A szentimentelemzés egy természetes nyelvfeldolgozási (NLP) technika, amely azonosítja, hogy egy szöveg pozitív, negatív vagy semleges hangulatú.
A módszer szavak és kifejezések alapján értékeli a szöveg érzelmi töltetét. Nagy mennyiségű ügyfél-visszajelzés feldolgozásánál különösen hasznos.
Segít a márkák és cégek reputációjának monitorozásában.
Twitter-posztok hangulatelemzése egy kampány idején.
Az adatok címkézése, hogy a modell tanulni tudjon belőlük.
Az embedding olyan technika, amely a szavakat vagy más elemeket számsorozatként (vektorként) ábrázolja, hogy a gép fel tudja dolgozni őket.
A nyelvi modell egy AI-rendszer, amely a nyelv statisztikai mintázatait tanulja meg, hogy szövegeket értelmezzen vagy generáljon.
Az osztályozás egy prediktív modellezési módszer, ahol a cél az, hogy az adatok előre definiált kategóriákba kerüljenek.
A szöveg-bányászat az a folyamat, amely során nagy mennyiségű szöveges adatból értékes információt nyerünk ki.
Az NLP az AI egyik ága, amely az emberi nyelv számítógépes feldolgozásával foglalkozik.
A tokenizálás a szöveg feldarabolása kisebb egységekre, például szavakra, szótagokra vagy karakterekre.
A transformer egy neurális hálózati architektúra, amely hatékonyan dolgozza fel a szöveges adatokat.
