
電商平臺中有海量的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù),如商品描述、用戶評論、用戶搜索詞、用戶咨詢等。這些文本數(shù)據(jù)不僅反映了產(chǎn)品特性,也蘊含了用戶的需求以及使用反饋。通過深度挖掘,可以精細化定位產(chǎn)品與服務(wù)的不足。下面描述了電商平臺下機器學(xué)習(xí)在文本挖掘的應(yīng)用例子。
1、用戶評論分類
場景
用戶評論能反映出用戶對商品、服務(wù)的關(guān)注點和不滿意點。評論從情感分析上可以分為正面與負面。細粒度上也可以將負面評論按照業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)進行分類,便于定位哪個環(huán)節(jié)需要不斷優(yōu)化。
主題聚類、詞向量計算。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)分類模型在評論分類上的精度表現(xiàn)一般,但基于語義的角度進行分類可以有效提高精度。即便如此,在語義類別描述的特征挖掘時,機器學(xué)習(xí)中的主題聚類、詞向量挖掘技術(shù)也不可或缺。
2、搜索詞的需求識別
場景
用戶搜索行為是電商平臺上用戶購物的常用入口,是用戶需求的強體現(xiàn)。將用戶搜索詞分別歸一到具體的品類需求,這是對搜索詞的需求分類。
基于用戶點擊模型和文本語義關(guān)聯(lián)的模型,在整個過程中應(yīng)用到回歸預(yù)測、文本分類等。
3、商品標簽挖掘
場景
通常電商平臺需要對商品的功能或風(fēng)格加上直觀的標簽,便于用戶查找。那么如何從海量的商品描述去挖掘標簽并給商品打上合適的標簽?zāi)亍?
聚類與分類技術(shù)能大幅減輕人工上的操作。先對商品描述文本預(yù)處理,然后進行標簽主題聚類,找出標簽主題的詞分布概率作為特征庫。再根據(jù)主題標簽對應(yīng)的詞分布概率,利用機器學(xué)習(xí)分類模型去預(yù)測商品所屬的標簽。
4、商品咨詢挖掘
場景
商品咨詢可以體現(xiàn)用戶對商品的需求點,有利于需求與服務(wù)精確定位。
不管是咨詢語料的特征詞庫挖掘,還是咨詢短文本的意圖識別,始終要以機器學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)作為基礎(chǔ)。
另外,深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)中的熱門分支,不僅在圖像和語音上有卓越的表現(xiàn),在自然語言處理上也有應(yīng)用亮點。
以用戶的負面評論分類為例,淺析深度學(xué)習(xí)在自然語言處理上的應(yīng)用。電商平臺上,用戶的負面評論的是千千萬萬細微而散落的點,但我們要將這些點聚集成若干個團,這是一個聚類問題。聚類處理后的點與團,如何直觀的展示出來,這是個 數(shù)據(jù)可視化問題。
如圖所示,我們抽取負面評論中與業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)相關(guān)的語料進行訓(xùn)練,用WORD2VECTOR生成詞向量,再通過PCA降維,將高維詞向量低維化,然后將詞在二維圖上展示出來??梢灾庇^的看出物流、售后、促銷環(huán)節(jié)是關(guān)注點。
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