如何分類使用者評論

在當今快速變化的社會中，企業要保持競爭優勢，必須善用文本分析技術來解讀使用者評論。本文將介紹如何利用自然語言處理（NLP）技術來分類使用者評論。

組織內80%的數據都是非結構化的，這些數據富含見解，但往往難以閱讀。手動排序這些數據既低效又費時，因此分析師們轉而使用文本分析技術來進行消費者意見挖掘。這裡有許多方法可以用來分類這些數據池！

本文介紹的技術可提取關鍵詞和分類，並分析使用者情感（例如評論是正面的還是負面的）。你還可以將這兩者結合使用，以達到最佳的評論分類效果。例如，可以對使用者評論進行分類標籤，以區分產品設計的評論與其可用性的評論，然後再將這些評論按正面和負面進行排序。

為什麼要分類？

• 設定優先級：例如，你可能想先回應“憤怒的評論”，以防這些評論被進一步擴大。
• 提高效率：應用科學管理，當相似的文本和評論被流線化和分類後，回應起來就容易得多。

總結

利用自然語言處理技術進行使用者評論分類，不僅能夠幫助企業更迅速地了解客戶需求，還能提高客戶滿意度。這是現代企業必須掌握的一項重要技能。