Жетілдірілген көңіл-күйді талдау арқылы пайдаланушы тәжірибесін жақсарту

Аңдатпа

Әлеуметтік медиа платформаларында, хабар алмасу қосымшаларында, электрондық коммерция сайттарында және басқа да онлайн сервистерде пайдаланушылар жасайтын мәтіндік контенттің жылдам өсуі қоғамдық пікірді түсіну және цифрлық қызметтердің сапасын жақсарту үшін автоматтандырылған көңіл-күйді талдаудың маңыздылығын арттырды. Бұл зерттеудің мақсаты – көңіл-күйді талдау үшін заманауи табиғи тілді өңдеу (Natural Language Processing, NLP) тәсілдерін зерттеу және пайдаланушылардың пікірлерін талдау мен қорытындылау үшін пайдаланушы тәжірибесін жетілдіруге арналған тиімді әдіс ұсыну. Зерттеудің ғылыми маңыздылығы үлкен көлемдегі құрылымдалмаған мәтіндік деректерді өңдеу және пайдаланушылардың пікірлеріндегі эмоциялық заңдылықтарды анықтау үшін машиналық оқыту мен терең оқыту әдістерін зерттеуде көрінеді. Зерттеу әдістемесі мәтінді алдын ала өңдеуді, токенизацияны, трансформерлік модельдер негізінде векторизацияны, сондай-ақ Long Short-Term Memory (LSTM) модельдері мен машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану арқылы көңіл-күйді жіктеуді қамтиды. Зерттеу нәтижелері терең оқыту модельдері көңіл-күйді анықтау дәлдігін арттырып, мәтіндік деректердегі пайдаланушылар пікірін неғұрлым сенімді талдауға мүмкіндік беретінін көрсетеді. Алынған нәтижелер көңіл-күйді талдауға арналған тиімді аналитикалық құралдарды дамытуға үлес қосады және тұтынушылардың қалауын түсіну мен цифрлық қызметтердің сапасын арттыруда бизнеске практикалық қолдау көрсетеді.