АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН ШАҒЫМДАРДЫ АНЫҚТАУ ЖӘНЕ ТАЛДАУ: ONLINE ДҮКЕН ПІКІРЛЕРІН NLP АРҚЫЛЫ ЗЕРТТЕУ
Article Sidebar
Main Article Content
Аңдатпа
Бұл зерттеу Amazon АҚШ тұтынушы пікірлерінің деректер жиынтығын пайдаланып, онлайн дүкен пікірлеріндегі тұтынушы шағымдарын анықтау және талдау үшін табиғи тілді өңдеу (NLP) әдістерін қолданады. Әдістеме мәліметтерді алдын ала өңдеуді, белгілерді (фичаларды) шығаруды және Наив Байес, BERT және ережеге негізделген сүзгілеуді терең оқытумен біріктіретін гибридтік модельді қолданатын классификацияны қамтиды. Нәтижелерге сәйкес, дәстүрлі модельдермен салыстырғанда BERT анағұрлым тиімді нәтиже көрсетеді. Талдау расталған сатып алуларға қатысты пікірлерде нақты шағымдардың жиі кездесетінін көрсетті. Алайда, бейтарап пікірлерді жіктеу және салалық терминологияны дұрыс түсіну секілді қиындықтар әлі де сақталып отыр. Болашақта зерттеу бағыттары көптілді кеңейтуге, нақты уақыттағы анықтауға және түсінікті Жасанды Интеллект (Explainable AI) элементтерін енгізуге бағытталады, бұл модельдің ашықтығы мен бизнестік қолданылуын арттыруға сеп болады.
Article Details
##submission.citations##
Adams, D. Z., Gruss, R., & Abrahams, A. (2017). Automated discovery of safety and efficacy concerns for joint & muscle pain relief treatments from online reviews. International Journal of Medical Informatics, 103, 1–12.
Fong, T. H. Y., Sarkani, S., & Fossaceca, J. (2021). Auto defect detection using customer reviews for product recall insurance analysis. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, 7, 632847.
Khedkar, S. A., & Shinde, S. K. (2018). Customer review analytics for business intelligence. Proceedings of the International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (ICCIC), 1–6.
Oelke, D., Hao, M., Rohrdantz, C., Keim, D., Dayal, U., Haug, L., & Janetzko, H. (2009). Visual opinion analysis of customer feedback data. 2009 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology, 187–194.
Omurca, S. İ., Ekinci, E., Yakupoğlu, E., Arslan, E., & Çapar, B. (2021). Automatic detection of the topics in customer complaints with artificial intelligence. Balkan Journal of Electrical and Computer Engineering, 9(2), 123–132.
Singh, R., Haque, R., & Hasanuzzaman, M. (2020). Identifying complaints from product reviews in low-resource scenarios via neural machine translation. Proceedings of the ACL Workshop on NLP for Low-Resource Languages, 45–53.
Sulova, S. (2016). An approach for automatic analysis of online store product and services reviews. Proceedings of the International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI), 89–94.
Taneja, S., Jha, K., Lakhotia, N., Kapoor, V., & Swarnalatha, P. (2019). Customer feedback analyzer. International Journal of Engineering and Advanced Technology, 9(2), 123–130.
Tasmia, F. S., Quraishi, A. H. (2022). Customer complaint detection in e-commerce platforms using NLP. International Journal of Computer Applications, 182(3), 21–27.
Zhan, J., Loh, H., & Liu, Y. (2009). Gather customer concerns from online product reviews - A text summarization approach. Expert Systems with Applications, 36(2), 2107–2115.