Natural language processing on customer note data

要約

【タイトル】顧客メモデータの自然言語処理
【要約】
– 企業にとって、顧客データの自動解析は重要な分野である。
– ビジネス間のデータは極めて機密性が高いため、学術的にはあまり研究されていない。
– 自然言語処理を適用することで、膨大なデータセットの解析を高速化できる。
– 本論文では、B2Bデータセットに対して感情分析、トピックモデリング、キーワード抽出を適用し、顧客メモデータの自動抽出と適切なトピックへの分類を実証する。
– トピックを明確に分類しない場合、ビジネスコンテキストに関連性が欠けることが示された。

要約(オリジナル)

Automatic analysis of customer data for businesses is an area that is of interest to companies. Business to business data is studied rarely in academia due to the sensitive nature of such information. Applying natural language processing can speed up the analysis of prohibitively large sets of data. This paper addresses this subject and applies sentiment analysis, topic modelling and keyword extraction to a B2B data set. We show that accurate sentiment can be extracted from the notes automatically and the notes can be sorted by relevance into different topics. We see that without clear separation topics can lack relevance to a business context.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI