Size: a a a

AI / Big Data / Machine Learning

2019 December 31

AY

Alexey Yurasov in AI / Big Data / Machine Learning
Alexander
Если честно, то мне кажется 1) не получится реализовать адекватно.
Так как мусора в кусках текста на столько много, то реализовать 2) тоже будет проблематично.
3) - не решение проблемы на 100% и опять же вопрос как реализовывать.
4) - не знаю как реализовывать, но наверное это лучшее что можно было бы предложить. Оператор будет видеть не какой-то неструктурированный набор текста, а осмысленное словосочетание ("дорогие услуги", "неудобный сервис", и т.д.).
5) У меня сомнения на счёт этого. Regular expressions находят хотя бы негативные слова из тонны мусора, без этого мне кажется любой последующий алгоритм будет плохо работать. То что успел понять точно - выкидывание regular expressions ведёт к значительному замедлению расчётов.
6) Думаю это не повредит и например способ 4) не будет без этого работать. На это уйдут месяцы, и хорошо бы знать, что они были потрачены не зря и есть общая идея как улучшить результаты.

В общем, спасибо что дочитали до конца и я открыт к любым вашим идеям.
у спичаналитикс получилось нечто похожее, значит это возможно..
источник

AY

Alexey Yurasov in AI / Big Data / Machine Learning
похоже у них большой словарь фраз с оценками
источник

АМ

Андрей Макарихин in AI / Big Data / Machine Learning
Не сталкивался с такими задачами раньше, мне кажется здесь напрашивается какая-то прослойка в виде семантичного ядра
источник

АМ

Андрей Макарихин in AI / Big Data / Machine Learning
Можно попробовать копнуть в сторону "мешка слов", потом выделить в кластеры "негативные топики" и уже их экспертно обозвать, например - "Не пожелали доброго утра клиенту" , ну само собой периодически придётся проводить кластеризацию повторно на тот случай если появляются новые виды "разочарований".
источник

A

Alexander in AI / Big Data / Machine Learning
Alexey Yurasov
у спичаналитикс получилось нечто похожее, значит это возможно..
А у вас ссылки нет на эту работу?
источник

AY

Alexey Yurasov in AI / Big Data / Machine Learning
Alexander
А у вас ссылки нет на эту работу?
speechanalytics.ru
Они дают тестовый доступ
источник

A

Alexander in AI / Big Data / Machine Learning
Андрей Макарихин
Можно попробовать копнуть в сторону "мешка слов", потом выделить в кластеры "негативные топики" и уже их экспертно обозвать, например - "Не пожелали доброго утра клиенту" , ну само собой периодически придётся проводить кластеризацию повторно на тот случай если появляются новые виды "разочарований".
То есть что-то вроде tf-ifd +  LSA/LDA?
источник

A

Alexander in AI / Big Data / Machine Learning
Alexey Yurasov
speechanalytics.ru
Они дают тестовый доступ
Спасибо
источник

АМ

Андрей Макарихин in AI / Big Data / Machine Learning
Alexander
То есть что-то вроде tf-ifd +  LSA/LDA?
Да, но кажется мне это тоже не даст 100% результат, словарь тут очень напрашивается
источник

A

Alexander in AI / Big Data / Machine Learning
Андрей Макарихин
Да, но кажется мне это тоже не даст 100% результат, словарь тут очень напрашивается
А если бы у меня был словарь, то думаете этот алгоритм хорошо бы работал?
источник

АМ

Андрей Макарихин in AI / Big Data / Machine Learning
Alexander
А если бы у меня был словарь, то думаете этот алгоритм хорошо бы работал?
Не готов вам ответить, один раз работал с этим алгоритмом, для решение задачи оценки стоимости "резюме", словарь там в принципе не использовался. Но по крайней мере мне интуиция подсказывает, что  словарь с оценкой "негативного" содержания значительно ускорит решение задачи и должен дать понятный, интерпретируемый результат для пользователя.
источник

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning
Лично меня злит сам факт звонка от некоторых операторов, было бы здорово, если бы это распознавалось
источник

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning
А также несоответствие предлагаемого моему профилю
источник

V

Violet in AI / Big Data / Machine Learning
Например, предлагаемые безлимитные звонки, когда номер для исходящих почти не используется
источник

Aa

Alph alpH in AI / Big Data / Machine Learning
Есть кто делал нейросеть с учителем? Есть большой корпоративный продукт который требует подобную нейросеть, но пока проводим разведку
источник

ab

arsenii begliak in AI / Big Data / Machine Learning
Так они почти все с учителем)
источник

EB

Eugene Bolotin in AI / Big Data / Machine Learning
Друзья! Приглашаем 14 января на бесплатный пицца-митап: ML & Mobile = ❤️
Собираемся в 19-00 в Work N Soda в Москве на Сухаревской.

В прогамме интересные доклады про машинное обучение, портирование AI алгоритмов на мобильные, анализ эмоций.
Регистрация по ссылке: https://keemoji.timepad.ru/event/1226541/

Также ещё принимаем несколько заявок на доклады. Пишите в личку.
источник

S

Ssv in AI / Big Data / Machine Learning
источник

bb

bigsutener bigsutener in AI / Big Data / Machine Learning
Есть же на фирме основные негативные моменты, о которых все знают, по которым достаточно вести статистику по ключевым словам+синонимам типа: долго, дорого, не разобрался,  обман,  нахамили, не работает и тд. Искать по ключевым словам и по 2 слова слева и права. Для остальных случаев выборка по 10 слов.
источник

bb

bigsutener bigsutener in AI / Big Data / Machine Learning
Если оператор не дибил, то он успеет прочитать абзац текста пока здоровается с клиентом. Моя первая работа была операторам в интернет магазине, я успевал прочитать отзывы по плойкам(выпрямитель бабских волос) сделать сравнения и отвечать так, как будто пользуюсь ими с рождения. Так что для операторов нет лишней инфы
источник