Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

The method of a two-level text-meaning similarity approximation of the customers’ opinions

Tytuł:
The method of a two-level text-meaning similarity approximation of the customers’ opinions
Metoda dwupoziomowego przybliżonego obliczenia podobieństwa znaczenia tekstów opinii klientów
Autorzy:
Rizun, Nina
Kapłański, Paweł
Taranenko, Yurii
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590266.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Latent Semantic Analysis
Social Network Analysis
Text-meaning
Analiza sieci społecznych
Ukryta analiza semantyczna
Znaczenie tekstu
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 296; 64-85
2083-8611
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The method of two-level text-meaning similarity approximation, consisting in the implementation of the classification of the stages of text opinions of customers and identifying their rank quality level was developed. Proposed and proved the significance of major hypotheses, put as the basis of the developed methodology, notably about the significance of suggestions about the existence of analogies between mathematical bases of the theory of Latent Semantic Analysis, based on the analysis of semantic relationship between the variables and degree of participation of the document or term in the corresponding concept of the document data, and instruments of the theory of Social Network Analysis, directed at revealing the features of objects on the basis of information about structure and strength of their interaction. The Contextual Cluster Structure, as well as Quantitative Ranking evaluation for interpreting the quality level of estimated customers’ opinion has formed.

Opracowano metodę dwupoziomowej aproksymacji podobieństwa – metodę przetwarzania tekstu, którą zastosowano w problemie klasyfikacji oraz do określania poziomu jakości klientów. Posługując się zaproponowaną w artykule metodyką, udowodniono istotność głównych hipotez, w szczególności hipotezy o istnieniu analogii pomiędzy podstawami matematycznymi LSA (ang. Latent Semantic Analysis), bazującej na analizie relacji semantycznej związku między stopniem udziału analogicznych pojęć w zbiorze dokumentów a narzędziami teorii analizy sieci społecznych (ang. Social Network Analysis), która z kolei odsłaniania cechy obiektów na podstawie informacji na temat struktury ich wzajemnych powiązań. Z połączenia powyższych metod wyłoniła się struktura klastra kontekstu, dająca ocenę ilościową na potrzeby ranking poziomu jakości opinii szacowanych klientów.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies