Extração de dados
| AUTHOR | Balaji B., Saravana; Sabah Mustafa, Iman |
| PUBLISHER | Edicoes Nosso Conhecimento (10/22/2024) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
O livro descreve uma análise de um novo sistema de recomendação de produtos que utiliza o processamento de linguagem natural (PNL) e a extração de texto para analisar as opiniões dos clientes. Este sistema, concebido para melhorar as recomendações de produtos, processa as opiniões de plataformas como a Amazon e o eBay para categorizar e classificar os produtos com base nas consultas dos utilizadores. Agrupa os produtos de acordo com as caraterísticas mencionadas nos comentários e classifica-os com base no sentimento (positivo ou negativo). O sistema proposto, PR-CT, foi testado em comparação com os sistemas existentes, utilizando métricas como Precisão, Recuperação, Pontuação F1 e Tempo médio de resposta, e verificou-se que apresenta um melhor desempenho. No entanto, o resumo refere que são necessários mais dados e desenvolvimento para melhorar a eficiência do sistema.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9786208209810
ISBN-10:
6208209811
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Portuguese
More Product Details
Page Count:
76
Carton Quantity:
92
Product Dimensions:
6.00 x 0.18 x 9.00 inches
Weight:
0.27 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
O livro descreve uma análise de um novo sistema de recomendação de produtos que utiliza o processamento de linguagem natural (PNL) e a extração de texto para analisar as opiniões dos clientes. Este sistema, concebido para melhorar as recomendações de produtos, processa as opiniões de plataformas como a Amazon e o eBay para categorizar e classificar os produtos com base nas consultas dos utilizadores. Agrupa os produtos de acordo com as caraterísticas mencionadas nos comentários e classifica-os com base no sentimento (positivo ou negativo). O sistema proposto, PR-CT, foi testado em comparação com os sistemas existentes, utilizando métricas como Precisão, Recuperação, Pontuação F1 e Tempo médio de resposta, e verificou-se que apresenta um melhor desempenho. No entanto, o resumo refere que são necessários mais dados e desenvolvimento para melhorar a eficiência do sistema.
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