Wann Sie die Zusammenfassung wichtiger Punkte verwenden sollten

Wenn Sie über eine große Sammlung von Texten verfügen, die die Meinungen von Menschen wiedergeben (wie etwa Produktbewertungen, Antworten auf Umfragen oder Kommentare in sozialen Medien), ist es schwierig, die zentralen Punkte zu verstehen, die in den Daten auftauchen. Das Durchgehen Tausender Kommentare ist unerschwinglich teuer. Automatisierte Ansätze beschränken sich häufig auf die Erkennung wiederkehrender Ausdrücke oder Konzepte und der allgemeinen Stimmung diesbezüglich, liefern jedoch keine detaillierten oder umsetzbaren Erkenntnisse. Dank Key Point Summarization (KPS) können Sie diese detaillierten und umsetzbaren Erkenntnisse auf organisierte, hierarchische Weise extrahieren.

Funktionsweise der Schlüsselpunktzusammenfassung

KPS zerlegt die Daten in Sätze und erkennt die Haltung jedes einzelnen (positiv, negativ, neutral). Anschließend werden die Schlüsselpunkte dieser Sätze ermittelt und die verbleibenden Sätze diesen Schlüsselpunkten zugeordnet. Doppelungen werden entfernt, und zusammengehörige Stichpunkte werden hierarchisch geordnet. Die Verbreitung jedes Schlüsselpunktes wird durch die Anzahl der übereinstimmenden Sätze quantifiziert.

So verwenden Sie die Zusammenfassung wichtiger Punkte

KPS ist nur in diesen Notebook-Umgebungen verfügbar:

• NLP + DO Runtime 24.1 on Python 3.11
• GPU V100 Runtime 24.1 on Python 3.11

Die Analyse verwendet umfangreiche Sprachmodelle und benötigt daher einen Grafikprozessor.

1. Ausführen und Testen von KPS mit einer kleinen Teilmenge der Daten in einer reinen CPU-Umgebung: NLP + DO Runtime 24.1 on Python 3.11
2. Führen Sie das KPS auf Hunderten oder Tausenden von Kommentaren in einer Umgebung mit einem Grafikprozessor aus: GPU V100 Runtime 24.1 on Python 3.11

Diese beiden Umgebungen enthalten die erforderlichen Python-Pakete für die Ausführung von KPS.

Ein Beispiel für die Verwendung von KPS finden Sie im Beispiel-Notebook.

Übergeordnetes Thema: Notizbücher und Skripte