自动描述社交网络上的对话主题

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自然语言处理 (NLP) 技术可让您实现流程自动化并从大量文本中提取价值。例如，在线对话中影响主题的提取旨在检测和表征一组文本中的特定对话，其范围与我们可以从社交网络中提取的文本一样广泛。 除了品牌比较、活动监控、产品评论或声誉报告之外，这种特征描述的主要功能是发现围绕感兴趣主题的不明显和初期的对话线索。 对话主题表征的一个可能的用例是通过 Lynguo 对社交网络上的文本进行分析。这个社交网络监控和分析工具允许我们下载必要的数据，识别围绕兴趣的对话主题，比较它们并在文本中标记它们。 设置收听和下载数据以进行文本分析 自动表征对话主题的第一步是配置监听并下载必要的数据。

Lynguo 允许您收集Twitter、Facebook、博客或数字媒体等社 塞内加尔电话号码表 交媒体上围绕一组选定单词的对话，分析下载文本的情绪，并允许您根据个性化配置对它们进行分类。 暗数据在Lynguo中可以将要监控的单词组织成“兴趣”，然后通过您的仪表板比较每个对话的数据并能够提取见解。仔细选择你听的单词很重要，因为一个单词在不同的上下文中可能有不同的含义。这有助于集中聆听 并最大限度地降低噪音风险。 如果我们想了解社交网络上围绕特定主题（例如超市）的对话，我们可以通过Lynguo下载数据。在这起事件中，Alcampo、AhorraMás 和 Eroski 超市都受到了 Twitter 的监控。在这个例子中，收听配置很简单，因为它们是非常有代表性的品牌名称，几乎没有为不需要的内容留下空间。然而，并非所有情况都是如此。如果我们想从莱昂市提取内容，我们就必须过滤掉其他可能带来噪音的内容，例如或提及动物时的术语“狮子”。为此，知识工程研究所 (IIC) 拥有一支专门从事自然语言处理和上下文消歧的计算语言学家团队。



使用机器学习检测对话主题 数据进入Lynguo数据库后，会根据文本的特征进行确定和调整的各种清洗和预处理过程。删除信息或不相关的 URL 是清理过程的示例。 机器学习技术用于检测对话主题。对话的主题是从该对话的特征词组中提取的。为了获得构成每个检测到的主题的这些词组，无监督机器学习模型是必不可少的。一旦这些模型被正确参数化，它们的主要功能就是每个文本的主题分析 ，即获取受监控对话的标题和主要思想。 获得主题会话组后，根据从频率值（术语在文本中出现的次数）和构成会话的术语的相关性获得的一致性标准，自动对它们进行排序。例如，一个术语可以是对话的特征，无论它在一般西班牙语对话中出现得非常频繁，还是出现得很少。在有关莱昂市的美食对话中，“cecina”一词比在有关美食的一般对话中出现的频率要高得多。然而，术语“calçots”的出现频率实际上为零。 自动排序后，需要由计算语言学家进行审查，以验证从无监督机器学习过程中获得的结果是否适合客户、项目和数据性质的需求。