Awọn iṣowo yoo ti ni oye gbigba data ibaraenisepo olumulo nipasẹ 2021.
Igbẹkẹle lori awọn aaye data wọnyi, ni ida keji, nigbagbogbo n ṣamọna si awọn ẹgbẹ ti nṣe itọju igbewọle alabara bi eekadi kan – ọna onisẹpo kan kuku lati tẹtisi ohun alabara.
Ohùn onibara ko le ṣe baaji tabi yi pada si nọmba kan.
Ó gbọ́dọ̀ kà á, dídi, àti, ju gbogbo rẹ̀ lọ, lóye rẹ̀.
Otitọ ni pe awọn ile-iṣẹ gbọdọ tẹtisi taratara si ohun ti awọn alabara wọn ni lati sọ lori gbogbo ikanni nipasẹ eyiti wọn ṣe ajọṣepọ pẹlu wọn, boya nipasẹ awọn ipe foonu, imeeli, tabi iwiregbe laaye.
Gbogbo ile-iṣẹ yẹ ki o ṣe iṣaju iṣaju iṣaju ati iṣiro imọran esi olumulo, ṣugbọn awọn ile-iṣẹ ti tiraka ni aṣa lati mu data yii ati yi pada si oye oye.
Eyi kii ṣe ọran mọ pẹlu Itupalẹ Ilara.
Ninu ikẹkọ yii, a yoo wo ni pẹkipẹki ni itupalẹ itara, awọn anfani rẹ, ati bii o ṣe le lo NLTK ikawe lati ṣe itupale itara lori data.
Kini itupalẹ itara?
Itupalẹ ero inu, ti a mọ nigbagbogbo bi iwakusa ibaraẹnisọrọ, jẹ ọna kan fun itupalẹ awọn ikunsinu, awọn ero, ati awọn iwo eniyan.
Itupalẹ ero inu gba awọn iṣowo laaye lati ni oye ti o dara julọ ti awọn alabara wọn, mu owo-wiwọle pọ si, ati mu awọn ọja ati iṣẹ wọn pọ si ti o da lori igbewọle alabara.
Iyatọ laarin eto sọfitiwia ti o lagbara lati ṣe itupalẹ imọlara alabara ati olutaja / aṣoju iṣẹ alabara kan ti ngbiyanju lati yọkuro rẹ ni agbara lasan ti iṣaaju lati ṣe awọn abajade idi lati inu ọrọ aise - eyi jẹ aṣeyọri akọkọ nipasẹ sisẹ ede adayeba (NLP) ati imudani ẹrọ imuposi.
Lati idanimọ ẹdun si isọri ọrọ, itupalẹ itara ni ọpọlọpọ awọn ohun elo. A lo itupalẹ itara lori data ifọrọranṣẹ lati ṣe iranlọwọ fun ile-iṣẹ kan lati ṣe atẹle itara ti awọn igbelewọn ọja tabi esi alabara.
Awọn aaye ayelujara awujọ oriṣiriṣi lo lati ṣe ayẹwo imọlara ti awọn ifiweranṣẹ, ati pe ti ẹdun naa ba lagbara tabi iwa-ipa, tabi ṣubu ni isalẹ iloro wọn, ifiweranṣẹ naa boya paarẹ tabi farapamọ.
Ayẹwo ero inu le ṣee lo fun ohun gbogbo lati idanimọ ẹdun si tito lẹtọ ọrọ.
Lilo olokiki julọ ti itupalẹ itara wa lori data ọrọ, nibiti o ti lo lati ṣe iranlọwọ fun ile-iṣẹ kan ni titọpa imọlara ti awọn igbelewọn ọja tabi awọn asọye olumulo.
Awọn aaye ayelujara awujọ oriṣiriṣi tun lo lati ṣe ayẹwo imọlara ti awọn ifiweranṣẹ, ati pe ti ẹdun naa ba lagbara tabi iwa-ipa, tabi ṣubu ni isalẹ iloro wọn, wọn paarẹ tabi tọju ifiweranṣẹ naa.
Anfani ti itara Analysis
Awọn atẹle jẹ diẹ ninu awọn anfani pataki julọ ti itupalẹ itara ti ko yẹ ki o foju parẹ.
- Ṣe iranlọwọ ni iṣiro iwoye ti ami iyasọtọ rẹ laarin ibi-afẹde ibi-afẹde rẹ.
- Awọn esi alabara taara ti pese lati ṣe iranlọwọ fun ọ ni idagbasoke ọja rẹ.
- Ṣe alekun owo-wiwọle tita ati ireti.
- Awọn anfani upsell fun awọn aṣaju ọja rẹ ti pọ si.
- Iṣẹ alabara ti n ṣakoso jẹ aṣayan ti o wulo.
Awọn nọmba le pese alaye fun ọ gẹgẹbi iṣẹ aise ti ipolongo titaja kan, iye adehun igbeyawo ni ipe ireti, ati nọmba awọn tikẹti ni isunmọtosi ni atilẹyin alabara.
Sibẹsibẹ, kii yoo sọ fun ọ idi ti iṣẹlẹ kan pato waye tabi ohun ti o fa. Awọn irinṣẹ atupale bi Google ati Facebook, fun apẹẹrẹ, le ṣe iranlọwọ fun ọ lati ṣe ayẹwo iṣẹ ṣiṣe ti awọn akitiyan tita rẹ.
Ṣugbọn wọn ko fun ọ ni imọ-jinlẹ ti idi ti ipolongo kan pato jẹ aṣeyọri.
Itupalẹ ero inu ni agbara lati jẹ iyipada ere ni ọran yii.
Onínọmbà Ìrònú – Gbólóhùn Isoro
Ero ni lati pinnu boya tweet kan ba ni ọjo, odi, tabi imolara didoju nipa awọn ọkọ ofurufu AMẸRIKA mẹfa ti o da lori awọn tweets.
Eyi jẹ iṣẹ ikẹkọ ti a ṣe abojuto boṣewa ninu eyiti a gbọdọ ṣe isori okun ọrọ kan si awọn ẹka ti a ti pinnu tẹlẹ ti a fun ni okun ọrọ kan.
ojutu
A yoo lo ilana ikẹkọ ẹrọ boṣewa lati koju iṣoro yii. A yoo bẹrẹ nipasẹ gbigbe awọn ile-ikawe pataki ati awọn ipilẹ data wọle.
Lẹhinna a yoo ṣe diẹ ninu itupalẹ data aṣawakiri lati pinnu boya awọn ilana eyikeyi wa ninu data naa. Ni atẹle iyẹn, a yoo ṣe ilana iṣaju ọrọ lati yi data nọmba titẹ ọrọ sii ti a imudani ẹrọ eto le lo.
Ni ipari, a yoo ṣe ikẹkọ ati ṣe iṣiro awọn awoṣe itupalẹ itara wa nipa lilo awọn ọna ikẹkọ ẹrọ.
1. Akowọle Library
Kojọpọ awọn ile-ikawe pataki.
2. Gbe Dataset
Nkan yii yoo da lori ipilẹ data ti o le rii lori Github. Akowọle data naa yoo jẹ akowọle ni lilo iṣẹ Pandas 'kika CSV, bi a ti rii ni isalẹ:
Lilo iṣẹ ori (), ṣayẹwo awọn ila marun akọkọ ti dataset:
o wu:
3. Onínọmbà ti Data
Jẹ ki a ṣayẹwo data naa lati pinnu boya awọn aṣa eyikeyi ba wa. Ṣugbọn ni akọkọ, a yoo yi iwọn idite aiyipada pada lati jẹ ki awọn shatti han diẹ sii.
Jẹ ki a bẹrẹ pẹlu nọmba awọn tweets ti o gba nipasẹ ọkọ ofurufu kọọkan. A yoo lo apẹrẹ paii kan fun eyi:
Awọn ogorun ti awọn tweets ti gbogbo eniyan fun ọkọ ofurufu kọọkan jẹ afihan ninu iṣẹjade.
Jẹ ki a wo bi awọn ikunsinu ṣe pin kaakiri lori gbogbo awọn tweets naa.
o wu:
Jẹ ki a ṣayẹwo bayi pinpin itara fun ọkọ ofurufu kọọkan pato.
Gẹgẹbi awọn abajade, ọpọlọpọ awọn tweets fun fere gbogbo awọn ọkọ ofurufu ko dara, pẹlu didoju ati awọn tweets ti o dara ni atẹle. Virgin America jẹ boya ọkọ ofurufu nikan nibiti ipin ti awọn ikunsinu mẹta jẹ afiwera.
o wu:
Nikẹhin, a yoo lo ile-ikawe Seaborn lati gba ipele igbẹkẹle apapọ fun awọn tweets lati awọn ẹka itara mẹta.
o wu:
Abajade fihan pe ipele igbẹkẹle fun awọn tweets odi tobi ju fun awọn tweets rere tabi didoju.
4. Ninu data
Ọpọlọpọ awọn ọrọ sisọ ati awọn ami ifamisi ni a le rii ni awọn tweets. Ṣaaju ki a to le kọ awoṣe ikẹkọ ẹrọ, a nilo lati nu awọn tweets wa.
Sibẹsibẹ, ṣaaju ki a to bẹrẹ nu awọn tweets, a yẹ ki o ya awọn iwe-ipamọ data wa si ẹya ati awọn eto aami.
A le nu data naa ni kete ti a ti ya sọtọ si awọn ẹya ati awọn eto ikẹkọ. Awọn gbolohun ọrọ deede yoo ṣee lo lati ṣe eyi.
5. Nomba oniduro ti Ọrọ
Lati kọ awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ, awọn algoridimu iṣiro lo mathematiki. Iṣiro, ni ida keji, ṣiṣẹ pẹlu awọn nọmba nikan.
A gbọdọ kọkọ yi ọrọ pada si awọn nọmba fun awọn algoridimu iṣiro lati ṣe pẹlu rẹ. Awọn ọna ipilẹ mẹta lo wa ti ṣiṣe bẹ: Bag of Words, TF-IDF, ati Word2Vec.
Ni Oriire, kilasi TfidfVectorizer ni Python's Scikit-Learn module le ṣee lo lati yi awọn ẹya ọrọ pada si awọn ẹya ara TF-IDF.
6. Ṣiṣẹda Data-Iwakọ Ikẹkọ ati Idanwo Eto
Nikẹhin, a gbọdọ pin data wa si ikẹkọ ati awọn eto idanwo ṣaaju ikẹkọ awọn algoridimu wa.
Eto ikẹkọ yoo ṣee lo lati ṣe ikẹkọ algoridimu, ati pe eto idanwo yoo ṣee lo lati ṣe ayẹwo iṣẹ ṣiṣe awoṣe ẹrọ ẹrọ.
7. Awoṣe Development
Lẹhin ti data ti yapa si ikẹkọ ati awọn eto idanwo, awọn ilana ikẹkọ ẹrọ ni a lo lati kọ ẹkọ lati data ikẹkọ.
O le lo eyikeyi algorithm ikẹkọ ẹrọ. Ọna igbo igbo, sibẹsibẹ, yoo ṣee lo nitori agbara rẹ lati koju data ti kii ṣe deede.
8. Awọn asọtẹlẹ ati Awoṣe Igbelewọn
Lẹhin ti awoṣe ti ni ikẹkọ, ipele ikẹhin ni lati ṣe awọn asọtẹlẹ. Lati ṣe eyi, a gbọdọ lo ọna asọtẹlẹ si ohun kilasi RandomForestClassifier ti a ṣe ikẹkọ.
Lakotan, awọn iwọn ikasi bii awọn metiriki iporuru, awọn iwọn F1, deede, ati bẹbẹ lọ ni a le lo lati ṣe iṣiro iṣẹ ṣiṣe ti awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ.
o wu:
Algoridimu wa ṣe aṣeyọri deede ti 75.30, bi a ti rii nipasẹ awọn abajade.
ipari
Itupalẹ ero inu jẹ ọkan ninu awọn iṣẹ NLP loorekoore julọ nitori o ṣe iranlọwọ idanimọ imọran gbogbogbo lori ọran kan pato.
A rii bii ọpọlọpọ awọn ile-ikawe Python ṣe le ṣe iranlọwọ pẹlu itupalẹ itara.
A ṣe iwadii kan ti awọn tweets ti gbogbo eniyan nipa awọn ọkọ ofurufu AMẸRIKA mẹfa ati de deede ti aijọju 75%.
Emi yoo daba pe ki o gbiyanju algorithm ikẹkọ ẹrọ miiran, gẹgẹbi isọdọtun logistic, SVM, tabi KNN, lati rii boya o le ṣaṣeyọri awọn abajade to dara julọ.
Fi a Reply