Для выявления основных проблем клиентов можно использовать Python и GPT. Изначальный код на Python, предложенный GPT, требует доработки: нужно исключить из анализа нерелевантные слова, такие как название магазина и служебные слова.
При обработке отзывов необходимо токенизировать текст, удалять стоп-слова и формировать биграммы (двухсловные сочетания). Использование библиотек Pandas и NLTK упрощает работу с данными и текстом. Основная задача – найти часто повторяющиеся словосочетания, указывающие на проблемы.
Пример: После анализа 50 отзывов были выявлены следующие проблемы: проблемы с доставкой, испорченный товар, отмененные заказы и не отвечающая поддержка. Предложенный код Python, хотя и требует базового понимания программирования, позволяет автоматически обрабатывать отзывы и выявлять наиболее частые проблемы.
Изображение носит иллюстративный характер
При обработке отзывов необходимо токенизировать текст, удалять стоп-слова и формировать биграммы (двухсловные сочетания). Использование библиотек Pandas и NLTK упрощает работу с данными и текстом. Основная задача – найти часто повторяющиеся словосочетания, указывающие на проблемы.
Пример: После анализа 50 отзывов были выявлены следующие проблемы: проблемы с доставкой, испорченный товар, отмененные заказы и не отвечающая поддержка. Предложенный код Python, хотя и требует базового понимания программирования, позволяет автоматически обрабатывать отзывы и выявлять наиболее частые проблемы.
