Метод аналізу відгуків клієнтів з природномовних текстів

Abstract

Стаття присвячена методу аналізу текстів природною мовою, що містять відгуки клієнтів. Метод від-різняється від існуючих комбінацією різних типів векторизатора та уведенням ієрархії компонентів. Послі-довність застосування різних векторизаторів дає змогу будувати ієрархію ознак та маркерів. Використання методу опорних векторів та острівної кластеризації з подальшим навчання моделі для прогнозування почут-тів є одним із кращих методів аналізу настроїв, як для небінарних, так і для бінарних аспектів. На основі від-критого набору даних з допомогою Python та Tablau побудовано програмний продукт для аналізу вподобань клієнтів і візуалізації результатів аналізів.

The article is devoted to the method of analysis of texts in the natural language, containing reviews of clients. The method differs from the existing combination of different types of vectorizer and the introduction of the component hierarchy. The sequencing of the use of different vectorizers allows us to build a hierarchy of features and markers. Using the reference vectors and island clustering techniques, with the subsequent training of a model for prediction of feelings, is one of the best methods for analyzing mood, both for non-binary and binary aspects. Based on open data set with Python and Tablau, a software product was developed to analyze customer preferences and visualize the results of analyzes.