Mustertext antwort reklamation

Lassen Sie uns also in ein Schritt-für-Schritt-Tutorial eintauchen, in dem Sie lernen, wie Sie Ihren eigenen Textextraktor mit MonkeyLearn erstellen. Sie finden einen kurzen Überblick darüber, wie Sie Ihr erstes Textextraktionsmodell einfach einrichten, trainieren und in nur wenigen Minuten testen können. Precision gibt an, wie viele Texte korrekt aus den Texten vorhergesagt wurden, die als zu einem bestimmten Tag gehörend vorhergesagt wurden. Mit anderen Worten, Precision nimmt die Anzahl der Texte, die korrekt als positiv für ein bestimmtes Tag vorhergesagt wurden, und dividiert sie durch die Anzahl der Texte, die vorhergesagt wurden (richtig und falsch), als zum Tag gehörend. Für ein SaaS-Unternehmen, das ein Kundenticket erhält, das um eine Rückerstattung bittet, identifiziert das Textminingsystem beispielsweise, welches Team normalerweise Abrechnungsprobleme bearbeitet, und sendet das Ticket an sie. Wenn ein Ticket so etwas wie “Wie kann ich Ihre API mit Python integrieren?” sagt, würde es direkt an das Team gehen, das für die Unterstützung bei Integrationen zuständig ist. Verwenden Sie dieses Beispielbeschwerdeschreiben (.txt-Datei), wenn Sie das nächste Mal eine Beschwerde einreichen müssen. Sind Sie sich nicht sicher, wie Sie es für Ihre Situation verwenden? Sehen Sie sich einen Beispielbrief an, der dieses Format verwendet hat. Extraktoren werden manchmal bewertet, indem die gleichen Standardleistungsmetriken berechnet werden, die wir oben für die Textklassifizierung erläutert haben, nämlich Genauigkeit, Genauigkeit, Rückruf und f1-Score. Diese Metriken berücksichtigen jedoch keine teilgenauen Übereinstimmungen von Mustern. Damit ein extrahiertes Segment ein echtes Positiv für ein Tag ist, muss es perfekt zu dem Segment passen, das extrahiert werden sollte. Nachdem wir nun die grundlegenden Techniken der Textanalyse angesprochen haben, stellen wir Ihnen die fortgeschritteneren Methoden vor: Textklassifizierung und Textextraktion.

Sie können den Brief und die E-Mail im Klartextformat herunterladen, indem Sie auf diese Links klicken: Textextraktion ist eine weitere weit verbreitete Textanalysetechnik, um Einblicke aus Daten zu erhalten. Es beinhaltet das Extrahieren von Daten, die bereits in einem bestimmten Text vorhanden sind, also, wenn Sie wichtige Daten wie Schlüsselwörter, Preise, Firmennamen und Produktspezifikationen extrahieren möchten, würden Sie ein Extraktionsmodell trainieren, um diese Informationen automatisch zu erkennen. Anschließend können Sie die extrahierten Daten in Tabellen organisieren, in Diagramme übersetzen und sie verwenden, um bestimmte Probleme zu lösen. Und ja, alles ohne mühsam Daten zu sortieren und Informationen manuell einzugeben! Die folgenden Beispiele zeigen zwei verschiedene Möglichkeiten, wie man die Zeichenfolge “Die Analyse von Text ist nicht so schwer” tokenisieren könnte. Textklassifizierung (auch als Textkategorisierung oder Textmarkierung bezeichnet) bezieht sich auf den Prozess der Zuweisung von Tags zu Texten basierend auf ihrem Inhalt. Wir vertrauen darauf, dass Sie dies als zufriedenstellende Antwort auf Ihre Beschwerde empfinden und dass diese Korrespondenz diese Angelegenheit zum Abschluss bringen wird. Wenn Sie diese Angelegenheit jedoch weiter besprechen möchten, teilen Sie uns bitte mit, wie Sie am besten kontaktiert werden können. Consumer Action bietet ein Musterbeschwerdeschreiben und eine E-Mail-Beschwerdevorlage an. Sie können diese Dokumente unten ausschneiden und einfügen. (Hinweis: Wenn Sie in ein Word-Dokument einfügen, wählen Sie “Als Nur-Text einfügen”, um Text in Ihr Dokument einzufügen.) Sie können sich also fragen, was für ein Modell verwendet wird, das “nur” 82 % genau ist, warum kann es nicht 100% genau sein? Nun, das hängt davon ab, was Sie in die Gleichung setzen. Wenn Sie dem Modell genug vertrauen, kann es dem Verbraucher helfen, indem es die Kategorie vorfüllt, nachdem er seine Beschwerde geschrieben hat. Auf diese Weise muss er keine Kategorie selbst auswählen.

Dies verbessert die Benutzerfreundlichkeit und reduziert die Zeit, die der Verbraucher mit seiner Aufgabe beschäftigt. Darüber hinaus kann die Gemeinde Beschwerden schneller bearbeiten, was die Leistungslage der Abteilungen verbessert, da sie falsch gekennzeichnete Beschwerden nicht mehr umleiten müssen.

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