NLP анализ


(Igor Gubaidullin) #1

Эксперты, подскажите, дайте направление.

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?


(Igor Motov) #2

Посмотрите аггрегацию significant terms

graph

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.


(Igor Gubaidullin) #3

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.


(system) #4

This topic was automatically closed 28 days after the last reply. New replies are no longer allowed.