Eine gro???e Anzahl von Produkten wird heute auf verschiedenen Websites zum Kauf angeboten. Um etwas ???ber das Produkt zu erfahren, bittet der Verk???ufer oder der Hersteller seine Kunden oft, ihre Meinungen und Erfahrungen ???ber die von ihnen gekauften Produkte mitzuteilen. Leider ist es eine sehr m???hsame Aufgabe, alle Bewertungen durchzugehen und zu entscheiden, ob das Produkt zur Zufriedenheit des Kunden ist oder nicht. Das Hauptproblem bei diesen Bewertungskommentaren besteht darin, all diese Kommentare zu verwalten ...
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Eine gro???e Anzahl von Produkten wird heute auf verschiedenen Websites zum Kauf angeboten. Um etwas ???ber das Produkt zu erfahren, bittet der Verk???ufer oder der Hersteller seine Kunden oft, ihre Meinungen und Erfahrungen ???ber die von ihnen gekauften Produkte mitzuteilen. Leider ist es eine sehr m???hsame Aufgabe, alle Bewertungen durchzugehen und zu entscheiden, ob das Produkt zur Zufriedenheit des Kunden ist oder nicht. Das Hauptproblem bei diesen Bewertungskommentaren besteht darin, all diese Kommentare zu verwalten und eine aussagekr???ftige Zusammenfassung der Bewertung zu erstellen, unabh???ngig davon, ob es sich um ein positives oder negatives oder neutrales Feedback zu einem Produkt handelt. Die Hauptaufgabe besteht also darin, ein W???rterbuch von Entit???ten aus diesen Rezensionen zu erstellen. Der Schwerpunkt dieses Buches liegt auf der Erstellung eines Modells f???r das Lexikon-Matching unter Verwendung von Hidden Markov Model (HMM) und Fuzzy K-Means Clustering. Die Ergebnisse zeigen, dass das trainierte HMM-System sehr vielversprechend bei der Durchf???hrung der gew???nschten Aufgaben ist und die h???chstm???gliche Pr???zision und Genauigkeit im Falle des Lexikonabgleichs erreicht.
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