Götz R, Piazza A, Bodendorf F (2019)
Publication Type: Journal article, Online publication
Publication year: 2019
Book Volume: 56
Pages Range: 932–946
Journal Issue: 329
URI: https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-019-00521-w
DOI: 10.1365/s40702-019-00521-w
Im Online-Handel werden durch Interaktionen von Kunden mit den Web-Plattformen enorme Datenmengen generiert. So zählt Kundenfeedback in Form von Produktrezensionen zu den unstrukturierten Daten, für deren Verarbeitung Ansätze aus dem Gebiet der Computerlinguistik und des maschinellen Lernens benötigt werden. Als Alternative zu den klassischen Ansätzen des überwachten und unüberwachten Lernens, welche im betrieblichen Kontext und der Anwendungsdomäne der Produktrezensionen oftmals an deren Grenzen stoßen, wird in diesem Artikel ein hybrider Ansatz zur Kategorisierung von Produktrezensionen vorgestellt, der die Vorteile des maschinellen Lernens und der menschlichen Expertise vereint. Ziel dieses Artikels ist es, einen Ansatz zu präsentieren, welcher es ermöglicht, automatisiert und basierend auf den Anforderungen aus der Praxis, strukturiert Themen und darauf bezogene Aspekte aus Produktrezensionen zu extrahieren. Mithilfe von Word2Vec werden semantische Beziehung der in den Rezensionen enthaltenen Wörter trainiert. Dadurch können einzelne Wörter mit vorher definierten Themen auf deren Ähnlichkeit untersucht werden und in den Rezensionen identifiziert und extrahiert werden. Dieser Ansatz wird am Beispiel eines Datensatzes von rund fünf Millionen Produktrezensionen der Online-Plattform Amazon demonstriert und dessen Ergebnisse mit denen eines gängigen Topic Modelling Ansatzes gegenübergestellt.
APA:
Götz, R., Piazza, A., & Bodendorf, F. (2019). Hybrider Ansatz zur automatisierten Themen-Klassifizierung von Produktrezensionen. HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik, 56(329), 932–946. https://dx.doi.org/10.1365/s40702-019-00521-w
MLA:
Götz, René, Alexander Piazza, and Freimut Bodendorf. "Hybrider Ansatz zur automatisierten Themen-Klassifizierung von Produktrezensionen." HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik 56.329 (2019): 932–946.
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