예측 모델을 위한 향상된 모델 전체 크기 이미지 추천 모델의 경우 사용자의 선호도와 관심 사항을 이해하고 더 나은 고객 서비스를 제공하기 위해 텍스트 리뷰와 수치 비율을 모두 통합할 것을 제안합니다. 그림 5는 추천 모델 구축을 위해 제안된 모델을 보여줍니다. 도 1 및 도 2에 도시된 단계들이 주목되어야 한다. 4 와 5는 예측/권장 모델 개발의 기본 단계입니다. 유일하게 추가된 단계는 텍스트 리뷰와 관련 숫자 등급 간의 일치를 보장하는 것이었습니다. 그림 5 그림 5 추천 모델을 위한 향상된 모델 전체 크기 이미지 검증 조치 본 연구에서는 사용 가능한 평가 점수, 주석자가 제공하는 평가 점수, 어휘 기반 모델을 사용하여 계산된 점수 간의 상관 관계를 검토할 것을 제안합니다. 사용된 레이블의 유효성을 계산하기 위해 제안된 병렬 측정 세트는 표 4 에 나열되어 있습니다 . 제공된 평가 프레임워크에는 인스턴스 레이블의 유효성에 대한 추정 결과를 제공하는 정량적 측정 세트가 포함됩니다. 표 4 사용 가능한 평가 점수와 기타 라벨링 간의 관계 정도를 계산하기 위한 정량적 측정값 풀 사이즈 테이블 결론 온라인 소비자 리뷰(OCR)의 사용은 비즈니스, 마케팅, 컴퓨팅 등 다양한 분야의 연구자들을 끌어 모았습니다. 온라인 고객 리뷰, 평가 점수 및 리뷰 텍스트를 분석하기 위해 제안된 대부분의 솔루션에서는 고품질 OCR(온라인 소비자 리뷰) 솔루션 모델을 생성하는 데 사용된 기본 구성 요소가 있었습니다. 그러나 대부분의 검토된 모델은 평가 점수나 리뷰 텍스트를 고려하여 두 가지가 서로 연관되어 있다고 가정하여 모델을 구축합니다. 본 논문에서는 리뷰가 게시된 제품이나 서비스에 대한 텍스트 리뷰와 점수 평가 간의 불일치로 정의되는 TRRD(텍스트 평가 검토 불일치) 개념을 소개합니다. 이 문서의 주요 기여에는 신뢰할 수 있는 설문 조사 결과를 얻고 유효한 모델을 구축하기 위해 텍스트 검토와 점수 평가를 모두 사용해야 하는 필요성을 보여주는 것이 포함됩니다. 따라서 우리는 문헌을 검토하여 텍스트 리뷰와 숫자 평가 사이에 불일치가 있는지 확인했습니다. 문헌 조사에서 우리는 텍스트 리뷰와 관련 평가 점수 사이의 관계를 평가한 연구 결과에서 낮은 상관 관계가 평균 수준인 것으로 나타났습니다. 이 결과는 텍스트의 정서나 숫자 등급 점수만을 기반으로 솔루션 모델을 구축하는 것이 실제로는 주의해서 사용해야 함을 시사합니다. 다르게 말하면, 제시된 탐색적 분석은 고객이 관련 숫자 평가 점수와 다른 텍스트 감정을 표현할 수 있음을 보여줍니다. 따라서 우리는 텍스트 리뷰 정서의 풍부한 정보를 최대한 활용하고 통합 평가 점수와의 관계 정도를 검토할 것을 제안합니다. 그런 다음 보다 정확한 모델을 구축하기 위해 가장 상관관계가 높은 데이터 인스턴스를 사용합니다. 우리의 연구에 따르면 올바른 수치 등급과 결합된 리뷰의 감정은 필요한 OCR 솔루션 모델의 타당성과 정확성을 나타내는 지표가 될 것입니다. 또한, 이 연구는 연구자들이 수치적 평가를 넘어 텍스트 감정을 살펴볼 것을 권장합니다. 왜냐하면 서면 텍스트는 정량적 평가가 포착할 수 없는 더 많은 정보와 감정을 표현할 수 있기 때문입니다. 결국, 향후 연구에서는 텍스트 검토와 관련 수치 평가의 정확성과 품질을 보장하기 위해 노력해야 합니다. 또한 개발된 OCR 솔루션 모델에 대한 부정적인 영향을 완화하고 줄이기 위해 텍스트 리뷰와 평가 간의 불일치 및 불일치의 원인에 더 많은 주의를 기울여야 합니다.구글 상위노출 스포츠중계 스포츠중계 성인용품 성인용품 비제이벳 강남달토 강남레깅스룸 11