An Integrated NPL Approach to Sentiment Analysis in Satisfaction Surveys

要約

この研究プロジェクトは、自然言語処理 NLP の統合アプローチを満足度調査に適用することを目的としています。
アンケートの回答から関連情報を理解して抽出し、感情を分析し、繰り返される単語のパターンを特定することに焦点を当てます。
NLP テクニックは、感情の極性を判断し、反応を肯定的、否定的、または中立的なカテゴリに分類し、意見マイニングを使用して参加者の意見を強調するために使用されます。
このアプローチは、参加者にとって最も関連性の高い側面を特定し、それらの特定の側面に関連した参加者の意見を理解するのに役立ちます。
研究プロジェクトの重要な要素は、NPL を使用した満足度調査の回答の単語パターンの分析です。
この分析により、回答者の反応に存在する感情、意見、テーマと傾向をより深く理解できるようになります。
このアプローチから得られた結果は、改善すべき領域を特定し、回答者の好みを理解し、分析に基づいて戦略的な決定を下して回答者の満足度を向上させるために使用できます。

要約(オリジナル)

The research project aims to apply an integrated approach to natural language processing NLP to satisfaction surveys. It will focus on understanding and extracting relevant information from survey responses, analyzing feelings, and identifying recurring word patterns. NLP techniques will be used to determine emotional polarity, classify responses into positive, negative, or neutral categories, and use opinion mining to highlight participants opinions. This approach will help identify the most relevant aspects for participants and understand their opinions in relation to those specific aspects. A key component of the research project will be the analysis of word patterns in satisfaction survey responses using NPL. This analysis will provide a deeper understanding of feelings, opinions, and themes and trends present in respondents responses. The results obtained from this approach can be used to identify areas for improvement, understand respondents preferences, and make strategic decisions based on analysis to improve respondent satisfaction.

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