Come ci classifichiamo
La magia dell'IA che fa davvero funzionare
Scopri i dadi e i bulloni della nostra meccanica di classificazione
1
Raccogliamo recensioni da fonti affidabili
Innanzitutto, compiliamo un elenco di prodotti che appartengono alla stessa categoria. Quindi setacciamo il Web, utilizzando web scraper specifici della piattaforma, per trovare quante più recensioni possibili su questi prodotti.
Ripetiamo questo processo regolarmente, ovviamente, per mantenere aggiornati i nostri dati.
2
Filtriamo le recensioni sospette
Un algoritmo basato su regole analizza e valuta ogni singola frase delle recensioni raschiate.
Quindi li confronta con i testi delle recensioni che sappiamo essere affidabili e rimuove spietatamente quelli non conformi.
3
Raggrupperemo e riassumiamo le recensioni
È qui che entra BART. BART è il nome di un modello di machine learning all'avanguardia che ci consente di raggruppare le recensioni per argomento e contesto. Qui determiniamo la cosiddetta "polarità della recensione", se una recensione è generalmente "buona" o "cattiva".
4
Segnaliamo i prodotti
È qui che entra in gioco RoBERTa. RoBERTa è un algoritmo che ci consente di assegnare punteggi alle esperienze dei clienti positive e negative su argomenti simili. Aggreghiamo e facciamo la media di questi punteggi per generare un punteggio finale per prodotto o servizio.
5
Classifichiamo i prodotti nelle classifiche
Il passaggio finale è valutare e confrontare i servizi con il punteggio più alto rispetto al loro tempo sul mercato. Lo facciamo in modo che i servizi più recenti abbiano una buona possibilità di posizionarsi in cima alle nostre classifiche. Solo se la gente li ama, ovviamente.
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