 Conception ya flux ya mosala pona système ya apprentissage machine pona ko analyser sentiment ya client na ba médias sociaux.
Tala flux ya mosala oyo ekoki kozala mpo na système ya apprentissage automatique mpo na ko analyser sentiment ya client na ba médias sociaux: 1. Bosangisi ba données: Etape ya liboso ezali ya kosangisa ba données na ba plateformes ya ba médias sociaux lokola Twitter, Facebook, to Instagram. Ba données oyo ekoki kozala na forme ya ba posts, ba tweets, ba commentaires, ba mentions, na ba hashtags oyo etali entreprise to ba produits na ba services na yango. 2. Pré-traitement ya ba données : Ba données brutes oyo ezuami na ba médias sociaux esengeli ezala pré-traitement avant ekoki ko analyser yango. Yango ekoki kosɛnga kolongola makambo oyo ezali na ntina te, na ndakisa bilembo ya sipesiale, ba URL, to makambo oyo mosaleli alobeli, mpe kobongola makomi yango na makomi mikemike. Ba données ekoki pe kozala tokenisée na maloba ekeseni, pe maloba ya stop ekoki kolongolama. 3. Bobimisi makambo : Na sima basalelaka ba données oyo esalemi liboso pona kobimisa makambo oyo etali yango pona botangi. Yango ekoki kosɛnga kosalela mayele lokola saki-ya-maloba, TF-IDF, to kokɔtisa maloba mpo na komonisa ba données ya makomi na ndenge ya mituya. 4. Formation ya modèle : Na sima modèle ya apprentissage automatique epesameli formation na ba données pré-traitées pe ba fonctionnalités na yango extraites pona ko classer sentiment ya client na positif, négatif to neutre. Yango ekoki kosalema na nzela ya ba algorithmes lokola Naive Bayes, Logistic Regression to Support Vector Machines. Modèle ezali formé na ensemble ya ba données étiqueté esika sentiment ya solo ya post to commentaire moko na moko eyebani. 5. Botalisi ya modèle : Bosali ya modèle ya apprentissage automatique etalelami na kokokanisa ba prédictions na yango na ba étiquettes ya sentiment ya solo ya ba données. Ba metrics lokola précision, précision, rappel to F1-score ekoki kosalelama pona ko mesurer performance ya modèle. 6. Analyse ya sentiment : Soki modèle ya apprentissage machine e formation pe e évaluer, ekoki kosalelama pona ko analyser sentiment ya ba clients na ba médias sociaux. Modèle ekoki kosalelama na ba données ya sika, oyo emonanaka te mpo na ko prédire sentiment ya ba posts, tweets, to ba commentaires, mpe ba résultats ekoki kozala visualisés na forme ya ba tableaux, graphiques, to mapata ya maloba. 7. Action : Ba résultats ya analyse ya sentiment ekoki kosalelama pona ko informer ba décisions ya entreprise pe ko diriger ba stratégies ya engagement ya client. Na ndakisa, soki botaleli yango emonisi ete bato bazali na makanisi mabe mingi, ekoki kosɛnga kompanyi yango etalelaka makambo oyo ezali kotungisa bakiliya to kobongisa biloko to misala na yango. Na lolenge mosusu, soki analyse emonisi niveau ya likolo ya sentiment positif, entreprise ekoki kosalela yango na avantage na yango na ko promouvoir marque na yango to ko lancer ba campagnes ya sika ya marketing.