在线社交网络平台的指数增长导致了大量的用户生成文本内容，这包括评论和评价。为了解决这一挑战，机器学习和自然语言处理算法已经应用于分析在线可用的大量文本数据。在最近几年，主题建模技术在该领域中获得了显著的流行度。本研究全面研究和比较了特定应用于客户评价的五种常用主题建模方法，通过在实际场景中展示它们在检测重要主题方面的益处，旨在突出它们的功效。我们通过精心选择两个文本数据集来评估这些主题建模方法的性能，评估是基于标准的统计评估指标如主题连贯性得分。我们的发现揭示了 BERTopic 在提取有意义的主题方面始终表现出色并取得了良好的结果。

Aug, 2023

本文介绍了两种自然语言处理技术（词袋和 TF-IDF）以及各种机器学习分类算法（支持向量机，逻辑回归，多项式朴素贝叶斯，随机森林）来分析大型，不平衡和多类数据集上的情感分析。最佳方法使用支持向量机和逻辑回归的词袋技术提供 77％的准确性。

Oct, 2021

用于提取结构化见解的自动化方法 InsightNet 能从客户评论中生成影响力，过程中克服了当前解决方案的限制，包括已确认主题的缺乏结构，非标准方面名称和缺乏丰富的训练数据。

May, 2024

通过比较分析不同的大型语言模型，尤其是开源的 Mistral 7B，我们揭示了它们在旅行客户需求分析任务中的优势和劣势，为企业利用先进的自然语言处理技术提升客户体验和推动运营效率方面提供了有价值的见解。

Apr, 2024

本文旨在利用机器学习的方法来分析学生的课程反馈，使用自然语言处理的技术和嵌入式词和深度神经网络等现代方法，使用 RoBERTa 模型获得 95.5% 的准确率和 84.7% 的 F1-macro，提供给大学和课程提供商以一个使用 NLP 模型自我评估和改进的指导。

Apr, 2023

电子商务公司关注顾客服务请求，提出了一种新型的机器学习算法，利用自然语言技术和拓扑数据分析监控顾客问题的新兴和趋势，验证结果与新闻来源高度一致。

Feb, 2024

本文研究如何使用数据挖掘、自然语言处理技术和本体论来提取产品方面和用户意见，并使用频繁（标记）集，讨论了提出的框架能够提取评论中所有可能的方面和意见，并通过相似性分组代表性方面，并生成输出摘要。该框架与现有基线模型相比，得到了有希望的结果。

Apr, 2014

通过引入自然语言评论作为优化产品表示的一种方式，将旁路信息融入基于协同过滤的推荐系统可以提高其性能表现；本文提出两种不同类型的评论模型，包括基于神经网络的词袋专家模型和循环神经网络模型，并证明前者的模型灵活性表现出了更高的性能表现，超越了基于 LDA 的方法。

Jun, 2018

本文旨在探究如何使用聚类方法和机器学习算法，包括自然语言处理（NLP），通过验证报告中所包含的文本信息，来识别和分类信用风险模型中存在的问题。作者使用了嵌入式生成以及四个不同的预训练模型来分析 645 个所得发现的标题和观察结果，并使用各种聚类方法来将具有相似特征的发现进行分组，从而更有效地识别和分类每个验证维度和严重程度中存在的常见问题。在分析结果中，作者证明了聚类和机器学习可以有效地分析验证报告中的文本信息，并提供了信用风险模型开发和验证中遇到问题的洞见。

Jun, 2023

使用 Verint Intent Manager 中的聚类管道，将语言模型的微调和社区检测技术集成在一起，从而提高了数据分析师设计和改进 Intelligent Virtual Assistants 的效率和能力，并在三个真实世界的文本挖掘任务中表现出良好的性能和可扩展性。

Feb, 2022