На что мне обратить внимание при анализе писем, поступающих как DataScientist? - PullRequest
0 голосов
/ 09 марта 2020

В настоящее время я работаю в качестве эксперта по данным в большой компании, что означает, что у нас ежедневно приходит много писем, и мы хотели бы иметь возможность классифицировать их как можно точнее.

Количество данные не проблема вообще там. Я могу извлекать столько входящих писем, сколько захочу.

Я просто не знаю, с чего начать, и никогда не работал над проблематикой nlp, поэтому мне было интересно, какие идеи или техники вы придумали бы, ребята.

Меня интересуют как идеи для анализа имеющихся у меня данных, так и модели, которые я мог бы придумать. Я не хочу go слишком подробно описывать, где я работаю для некоторой конфиденциальности причина, но я мог бы ответить на некоторые ваши вопросы!

Мой главный вопрос - что делать со всеми этими неклассифицированными данными. Эти письма не помечены, так как я могу создать модель nlp и оценивать его выступления, не имея возможности рассчитать отзыв, точность ...

Не могли бы вы также порекомендовать, какие модели следует изучить для анализа входящих сообщений. Я хотел бы отметить их, например, биллинг, ошибка, вопрос и т. д. c ...

Большое спасибо

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...