Atualmente, existe um grande n???mero de produtos dispon???veis em v???rios s???tios Web para negocia??????o. Para conhecer o produto, o vendedor ou o fabricante pede frequentemente aos seus clientes que partilhem as suas opini???es e experi???ncias sobre os produtos que adquiriram. Infelizmente, ??? uma tarefa muito complicada analisar todos os coment???rios e decidir se o produto est??? ??? altura do n???vel de satisfa??????o do cliente ou n???o. O principal problema com estes coment???rios de avalia??????o ??? gerir ...
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Atualmente, existe um grande n???mero de produtos dispon???veis em v???rios s???tios Web para negocia??????o. Para conhecer o produto, o vendedor ou o fabricante pede frequentemente aos seus clientes que partilhem as suas opini???es e experi???ncias sobre os produtos que adquiriram. Infelizmente, ??? uma tarefa muito complicada analisar todos os coment???rios e decidir se o produto est??? ??? altura do n???vel de satisfa??????o do cliente ou n???o. O principal problema com estes coment???rios de avalia??????o ??? gerir todos esses coment???rios e criar uma forma resumida e significativa de avalia??????o, quer represente um sentido positivo ou feedback sobre o produto, quer seja negativo ou neutro. Assim, a principal tarefa ??? construir um dicion???rio de entidades a partir destas avalia??????es. Este livro centra-se na cria??????o de um modelo para o Lexicon Matching utilizando o Hidden Markov Model (HMM) e o Fuzzy K-Means Clustering. Os resultados indicam que o sistema HMM treinado ??? muito promissor na execu??????o das tarefas desejadas e alcan???ou a m???xima precis???o e exatid???o poss???veis no caso do Lexicon Matching.
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