Как автоматически классифицировать отзывы пользователей приложения?

Question

Я получил десятки тысяч отзывов пользователей о приложении.

Я знаю, что смысл многих комментариев одинаков.

Я не могу прочитать все эти комментарии. Поэтому я хотел бы использовать программу на python для анализа всех комментариев. Определить наиболее часто наиболее важную информацию обратной связи.

Я хотел бы спросить, как я могу это сделать?

Я могу загрузить приложение со всеми комментариями, а также предварительное понимание API прогнозирования Google.

Answer 1

Вы можете использовать API Google Prediction, чтобы характеризовать ваши комментарии как важные или неважные. То, что вы хотите сделать, это вручную классифицировать подмножество ваших комментариев. Затем вы загружаете вручную классифицированную модель в Google Cloud Storage и, используя API Prediction, обучаете свою модель. Этот шаг асинхронный и может занять некоторое время. Когда обученная модель готова, вы можете использовать ее для программной классификации оставшихся (и любых будущих) комментариев.

Обратите внимание, что чем больше комментариев вы классифицируете вручную (т. Е. Чем больше ваш обучающий набор), тем точнее будут ваши программные классификации. Кроме того, вы можете расширить эту идею следующим образом: вместо бинарной классификации (важная / неважная) вы можете использовать оценки важности, например, по шкале 1-5. Конечно, это требует больше ручного труда при построении вашей модели, поэтому лучшая стратегия будет зависеть от ваших потребностей и того, сколько времени вы можете потратить на построение модели.