Задача такая: есть некий текстовый массив состоящий, в частности, из клиентских Feature Requests.
Есть ли какая-то возможность с помощью ElaticSearch и Kibana визуализировать топовые слова с их связями, реакциями (негативная, позитивная, нейтральная), с привязкой к timeline? Например, есть такие слова в топе - mailserver, webserver, database server. Хотелось бы видеть, какие и сколько слов связано с этими топовыми словами, например, mailserve -> postfix, spamassassin, webmail и так далее.
В общем, можно ли такой непростой NLP (Natural Language Processing) реализовать с помощью Elastic Stack?
Официального механизма для sentiment analysis от Elastic-а пока нет, но если поискать в сети, то можно найти примеры для английского и перетренировать их на русский.
Официального механизма для sentiment analysis от Elastic-а пока нет, но если поискать в сети, то можно найти примеры для английского и перетренировать их на русский.
Русский как раз и не интересен. Нужен английский.
Спасибо за советы.
Apache, Apache Lucene, Apache Hadoop, Hadoop, HDFS and the yellow elephant
logo are trademarks of the
Apache Software Foundation
in the United States and/or other countries.