Kategorizace zákaznické zpětné vazby nezávislá na jazyce

Abstract

Kategorizaci zákaznické zpětné vazby využívají různé společnosti pro zkvalitnění produktu nebo služby, kterou nabízí. Tato diplomová práce se zabývá kategorizací zákaznické zpětné vazby nezávislé na jazyce. Konverze mezi jazyky využívá transformaci vektorového prostoru pomocí transformační matice a strojový překlad. Datový korpus pro trénování a testování klasifikátorů je vytvořen z recenzí řetězce McDonald's, ve kterých je následně manuálně označený sentiment ve vybraných kategoriích. Tímto způsobem je vytvořený trénovací korpus z českých recenzí a testovací korpusy z anglických a německých recenzí. Data jsou v různých kombinacích testována primárně na neuronových sítích CNN a LSTM s vektorovou reprezentací textu word2vec a fasttext. Nejúspěšnější kombinací modelů je LSTM s fasttext, která je použita v demonstrátoru práce.