Konu Ağacı

Konu Ağacı

Kurumlar her müşteri geri bildirimini analiz ederek, ürünleri ve hizmetleri hakkında paha biçilmez içgörüler elde edebilir ve müşteri kaybetme oranlarını azaltabilir. Ancak bunu yapmak için kurumların iş modellerine makine öğrenimiyle birlikte konu ağacı oluşturması ve otomatik kategorize etmesi gerekir.

Bir sınıflandırıcı oluşturmanın en kritik yönlerinden biri konu ağacını belirlemektir.

Örneğin duygu analizi ile ilgileniyorsanız konu ağacınız belirlidir ancak bazen hangi konuları kategorizasyon gerektiğini bilemezsiniz. Bu durumda, modeliniz için uygun konuların hangileri olduğunu belirlemek için önce verilerinizi keşfetmeniz ve anlamanız gerekir. Konu ağacı müşteri profiline, duyguya, sektöre, ürün veya hizmet türünde ihtiyaca yönelik oluşturulabilir.

Konularınızı tanımlarken göz önünde bulundurmanız gereken öncelikler şunlardır:

Konularınızı Yapılandırın

Konularınıza uygun bir yapı ve kriter belirlemek bu sürecin önemli bir parçasıdır. Daha alt kırılımlara inmek için alt konular kullanmak istediğinizde, konularınızı ve alt konularınızı düzenleyen hiyerarşik bir ağaç tanımlamanız gerekecektir.

Örtüşmekten Kaçının

Metnin hangi konuya kategorize edilmesi gerektiğine dair hiçbir şüphe olmamalıdır. Benzer konu adlandırılmasının kullanılması, birbiriyle örtüşmesi modelinizi karıştıracak ve tahminlerin doğruluğunu olumsuz yönde etkileyecektir.

Sınıflandırıcı Kriterlerinizi Göz Önünde Bulundurun

Her modelin kendine özgü kriterleri ve amacı vardır. Şirketinizin süreçlerine göre konu ağacınızı oluşturmayı hayal edin. Örneğin, Hizmet verdiğiniz (Finansal istihbarat analizinde) şirket müşterisinin kim olduğuna göre sınıflandırma için ve hizmet verilen sektör dikeyine göre sınıflandırmak için başka bir model kullanmalısınız.

Konu Yapısı

Konularınızı anlamsal ilişkilerine göre düzenleyin. Net bir yapıya sahip bir konu ağacı sınıflandırma sürecinde önemli bir fark yaratacak ve sınıflandırıcılarınızla doğru tahminler yapmanıza yardımcı olacaktır.

Adım Adım Gelişim

İlk kez metin sınıflandırma sürecindeyseniz basit bir konu ağacı ile başlamanızı önermekteyiz. Sınıflandırmak istediğiniz veride öncelikli ana konu kümelerini belirleyerek yeterince doğruluğa erişene kadar modelinizde çalışın. İhtiyaç duydukça konu eklemeye veya alt kırılımlarda konu ağacınızı genişletebilirsiniz.

Artiwise, müşteri incelemelerini, destek biletlerini, sosyal medya içeriklerini veya diğer türden metin belgelerini içeriklerine göre otomatik olarak sınıflandırmak için doğal dil işleme (NLP) ve makine öğreniminin bir kombinasyonunu kullanır. Artiwise Analytics ile çok sayıda farklı belgeyi güvenilir bir şekilde konu ağacınıza göre kategorize ederek çeşitli rapor şablonlarında verinizi görselleştirir.

Kurumlara yenilikçi metin analizi çözümlerimiz aracılığıyla metin verilerinin tam değerini ortaya çıkarmalarına Artiwise Analytics platformu ve veri bilimi danışmanlığı ile yardımcı oluyoruz. Çözümlerimiz; anket yorumları, e-ticaret ürün yorumları, ticaret sicil gazetesi, haberler, bildirim yönetim sistemleri ve diğer karmaşık metin belgelerinde bağlam açısından zengin kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmak için doğal dil işleme, yarı yapılandırılmış veri ayrıştırma ve makine öğrenimini birleştirir.

Kurumlar ve veri analistleri, verilerinden daha derin içgörüler ve daha fazla değer elde ederek müşteri deneyimlerini iyileştirmek, çalışan değişim oranını azaltmak, yasal uyumluluğu yönetmek, süreç otomasyonunu geliştirmek ve daha fazlası için Artiwise’a güveniyor.