Un grand nombre de produits sont aujourd'hui disponibles sur diff???rents sites web d'???change. Afin de conna???tre le produit, le vendeur ou le fabricant demande souvent ??? ses clients de partager leurs opinions et leurs exp???riences sur les produits qu'ils ont achet???s. Malheureusement, c'est une t???che tr???s lourde que de passer en revue tous les commentaires et de d???cider si le produit est ??? la hauteur du niveau de satisfaction du client ou non. Le principal probl???me est de g???rer tous ces commentaires et d ...
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Un grand nombre de produits sont aujourd'hui disponibles sur diff???rents sites web d'???change. Afin de conna???tre le produit, le vendeur ou le fabricant demande souvent ??? ses clients de partager leurs opinions et leurs exp???riences sur les produits qu'ils ont achet???s. Malheureusement, c'est une t???che tr???s lourde que de passer en revue tous les commentaires et de d???cider si le produit est ??? la hauteur du niveau de satisfaction du client ou non. Le principal probl???me est de g???rer tous ces commentaires et d'en faire un r???sum??? significatif, qu'il s'agisse d'un avis positif ou d'un retour d'information sur le produit, ou d'un avis n???gatif ou neutre. La t???che principale consiste donc ??? construire un dictionnaire d'entit???s ??? partir de ces commentaires. Ce livre met l'accent sur la cr???ation d'un mod???le de correspondance de lexique ??? l'aide d'un mod???le de Markov cach??? (HMM) et d'un regroupement K-Means flou. Les r???sultats indiquent que le syst???me HMM entra???n??? est tr???s prometteur dans l'ex???cution des t???ches souhait???es et atteint une pr???cision et une exactitude maximales dans le cas de l'appariement de lexiques.
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