nlp - 公司沟通自然语言分析的流程和进展？

Question

假设有所有不同类型的员工间和客户通信（例如邮件、聊天记录、OCRed 信件）的大量记录，应该对其进行分析，以进行情绪分析。

我试图向我的客户解释 NLP 如何使用 BPMN 工作。挑战在于找到适当的详细程度。决策者倾向于将文本分析视为一根魔杖，它可以立即提供可重复的对象答案。我想强调整个过程的迭代性质。BPMN 似乎是一种很好的方法，因为它可以可视化我们的工作过程：如果我有一个巨大的数据集，我可以在不同的任务中使用标记，显示语料库中有多少文本已经处于哪个阶段，甚至可以自动。

在重新发明轮子之前：有人已经以某种方式将 NLP 和 BPMN 结合了吗？我的图表中是否有任何重大缺陷？是否有更好的方法（可能避免使用 BPMN）来描述流程和衡量进度？

图源代码：https ://pastebin.com/raw/zMzuLvJH （随意使用或修改）

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<bpmn:definitions xmlns:bpmn="http://www.omg.org/spec/BPMN/20100524/MODEL" xmlns:bpmndi="http://www.omg.org/spec/BPMN/20100524/DI" xmlns:di="http://www.omg.org/spec/DD/20100524/DI" xmlns:dc="http://www.omg.org/spec/DD/20100524/DC" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" id="Definitions_1" targetNamespace="http://bpmn.io/schema/bpmn" exporter="Camunda Modeler" exporterVersion="1.8.2">
  <bpmn:process id="Process_1" isExecutable="false">
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参考

• 文本分析规则集 - 自然语言处理
• Julia Silge 和 David Robinson：使用 R 进行文本挖掘——一种整洁的方法

标签： nlptext-miningbpmn