Анализ отзывов о компании. Поиск негативных отзывов

Даже небольшое количество негативных отзывов о компании либо качестве ее услуг, оставленный в сети конкурентами, клиентом или бывшим сотрудником, могут повлечь за собой отток потенциальных клиентов и как следствие серьезные финансовые потери. Также это ценный источник зон непрерывного улучшения сервиса для компании. Спикер: Алексей Журавлев - Какие сайты лучше использовать для сбора информации - Поиск отрицательно-окрашенных отзывов - Как автоматизировать этот процесс с помощью web-scraping (parsing) и пакетов BeautifulSoup и Selenium (Python) - Проблемы, с которыми можно столкнуться: капчи и проч. - Обзор алгоритмов для построения ML модели для бинарной классификации: word2vec XGBoost, word2vec SGD, tf-idf SGD, , tf-idf XGBoost - Кластеризация отзывов с помощью KMeans, LDA, MiniBatchKMeans, Agglomerative Материалы презентации здесь: Еще полезные статьи по теме: ИСПОЛЬЗ