在线产品反馈分析:COMM-AN意见挖掘系统
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更新于2024-08-09
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"COMM-AN 客户反馈意见挖掘-研究论文"
这篇研究论文探讨了如何利用自然语言处理(NLP)技术来挖掘客户反馈中的见解,以帮助产品创作者、开发者和制作人更好地理解用户的需求和感受。随着产品评论大量转移到线上平台,传统的手动分析方法已无法应对海量数据。因此,研究者提出了一个名为“COMM-AN”的系统,旨在自动化这一过程,包括数据收集、预处理、聚类和可视化。
1. 自然语言处理(NLP):NLP是计算机科学的一个分支,专注于使机器能够理解、解释和生成人类语言。在本研究中,NLP用于解析和理解客户的评论内容,提取关键信息,如情感、主题和意见。
2. 语料库(Corpus):语料库是大量文本数据的集合,通常用于训练和测试NLP模型。在这个项目中,语料库包含了来自在线平台的客户反馈,这些反馈被用作分析的基础。
3. 意见挖掘(Opinion Mining):也称为情感分析,是一种NLP技术,旨在识别和提取文本中的主观信息,如观点、评价和情感。在COMM-AN中,意见挖掘用于识别用户对产品的正面或负面看法。
4. 情感分析(Sentiment Analysis):情感分析是意见挖掘的一个子领域,它侧重于确定文本的情感极性,如积极、消极或中立。这有助于量化用户对产品的整体满意度。
5. 主题建模(Topic Modelling):这是一种统计技术,用于发现文本数据中的隐藏主题结构。在客户反馈分析中,主题建模可以帮助识别用户关注的共同问题或特性。
6. 数据项矩阵(Data Term Matrix):这是一种数据结构,用于表示文本数据中的词频或术语关系。在本研究中,数据项矩阵可能是构建模型和进行聚类分析的基础。
在实施过程中,COMM-AN首先从各种在线平台收集客户反馈数据,然后通过预处理步骤去除噪声,如停用词和标点符号。接下来,通过聚类算法(如K-means或层次聚类)对评论进行分组,以找出相似的观点或主题。最后,结果将以图表或图形的形式展示,以便决策者能直观地理解客户反馈的整体趋势和模式。
这篇论文提出的COMM-AN系统为处理大量客户反馈提供了一种有效的方法,通过自动化工具和NLP技术,能够深入理解客户对产品的感受,从而为产品改进和决策提供有价值的洞察。
2021-04-08 上传
2021-04-29 上传
2021-06-25 上传
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2021-05-01 上传
2021-06-30 上传
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