Textanalyse englisch Musterlösung

Sprachidentifikation – Textanalyselösungen bieten Benutzern die Möglichkeit zu verstehen, in welcher Sprache der Text geschrieben wurde. Dies kann von Vorteil sein, wenn sie bestimmt, woher ein Social-Media-Beitrag stammt oder wann ein Unternehmen Büros in mehreren Ländern hat. Van Dijk, T. A. (1980). Text- und Kontexterkundungen in der Semantik und Pragmatik des Diskurses. London: Longman. Negation Negation ist eine wichtige Eigenschaft, die oft die Polarität einer Phrase stark beeinflussen kann. Zum Beispiel kann ein Ausdruck, der ein Schlüsselwort enthält, das für die Lösungshaube relevant ist, ein guter Indikator sein, aber mit dem Vorhandensein von Negation kann die Polarität in Problem-Hood umgedreht werden, z. B. “das kann nicht als Lösung funktionieren”.

Daher wird das Vorhandensein von Negation bestimmt. Unternehmen möchten möglicherweise bestimmte Informationen wie Schlüsselwörter, Namen oder Unternehmensinformationen extrahieren. Sie können sogar Text mit Tags nach Thema oder Ansichtspunkt kategorisieren oder ihn als positiv oder negativ klassifizieren. Einige andere potenzielle Nutzer von Textanalysesoftware sind Social-Media-Manager, die nach Erkenntnissen suchen, Vertriebs- und Kundenservice-Manager, die mit dem Verständnis der Kundenstimmung beauftragt sind, oder Personalmanager, die daran interessiert sind, die Zufriedenheit der Mitarbeiter zu messen. Die meisten dieser Endbenutzer benötigen jedoch wahrscheinlich Unterstützung von einem Datenanalysten oder IT-Administrator. SaaS-APIs für die Textanalyse stellen in der Regel vorgefertigte Clientbibliotheken für eine Reihe von Programmiersprachen bereit, was den Entwicklungsaufwand weiter vereinfacht: Anstatt einen Client für eine REST-API zu schreiben, müssen Sie nur einen Client für eine andere Bibliothek schreiben. Zum Beispiel sind Unternehmen mit Hilfe von Stimmungsanalysen in der Lage, Beschwerden oder dringende Anfragen zu kennzeichnen, so dass sie sofort bearbeitet werden können – und vielleicht eine PR-Krise in sozialen Medien abwenden können. Weitere Verwendungen von Stimmungsklassifikatoren sind die Bewertung des Markenrufs, die Durchführung von Marktforschungen und die Verbesserung von Produkten mit Kundenfeedback. In diesem Fall weist das System das Hardware-Tag den Texten zu, die die Wörter HDD, RAM, SSD oder Speicher enthalten. Nun, da Sie die Grundlagen der Datenvorbereitung kennen, lassen Sie uns tiefer in den lustigen Teil eintauchen: Datenanalyse! Der letzte Schritt besteht darin, den Textklassifler zu testen. Nachdem Sie die ersten Beispiele getagt haben, gehen Sie auf die Registerkarte “Ausführen” und fügen Sie einige weitere Beispiele in das Textfeld für Ihr Modell ein, um zu analysieren und Vorhersagen zu treffen: Teufel, S., et al.

(2000). Argumentative Zonierung: Informationsextraktion aus wissenschaftlichem Text. Dissertation, Citeseer. Schließlich können Sie maschinelles Lernen und Textanalyse verwenden, um insgesamt eine bessere Erfahrung in Ihrem Verkaufsprozess zu bieten. Beispielsweise hat Drift, eine Marketing-Gesprächsplattform, die MonkeyLearn-API integriert, um Empfängern automatisch zu ermöglichen, Verkaufs-E-Mails basierend auf ihrer Antwort abzubestellen.