Facebook Datenanalyse kann wirklich helfen Deal mit Hass-Rede

Facebook war einer der ersten Social Media, um der Welt erscheinen. Wie jede andere Social Media, hat Facebook einen Aufschwung in der Zahl der Menschen, die Unterzeichnung hatten. Erhöhung der Anzahl von Menschen führt zu einer Erhöhung der Datenmenge, die durch das Face Server transportiert. Es führt auch zu der informellen Sprache, die es ein wenig schwierig, die Datenverarbeitung durchzuführen macht zu verwenden. Allerdings ist es nicht ganz schwierig, da gibt es Techniken zum Durchführen der Verarbeitung natürlicher Sprache, die entwickelt werden.

Wie der Verarbeitung natürlicher Sprache in Facebook realisiert werden:

Da Facebook ist seit mehr als einem Jahrzehnt existiert, hat es die höchste Anzahl der Benutzer, in Höhe von drei Milliarden. Daher bedeutet es, wenn wir die Verarbeitung natürlicher Sprache Book können wir viele Schritte voraus, da es möglich sein könnte, zu erhalten, die Bedeutung solcher Nachrichten aus einer sehr großen Anzahl von Menschen. Dieser Bereich der Sprachverarbeitung erfordert ein Experte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens sowie umfangreiches Wissen in Maschinensprache Übersetzung, Wortsinn Begriffsklärung Thema Modellierung und viele andere. Maschinelles Lernen bringt kommen mit vor Daten, die wir als Trainingsbeispiel. Das System sollte codiert werden, um aus den Daten in der Trainingssätze zu lernen und Erfahrungen zu sammeln. Es ist dann von dieser Erfahrung, die das System kann Entscheidungen treffen, wenn ähnliche Daten in sie eingespeist.

In diesem Zusammenhang sollten die Facebook-Anwendung unter Verwendung von Trainingsdaten und facebook passwort knacken , die den Stand der Beiträge zu der Facebook-Pinnwand ist geschult werden. Nach dem Auftragen der verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens, es ist jetzt angeblich gewonnenen Erfahrung haben. Ähnliche Beiträge an die Facebook-Seite in Zukunft wird ganz einfach an das System Codierung klassifiziert werden. Zum Beispiel kann ein Wort wie \x26quot;dumm\x26quot; und \x26quot;höflich\x26quot;, wie Hassreden und gewöhnlichen Unterhaltung jeweils klassifiziert wurden. Wenn der Klassifikator sieht das Wort \x26quot;dumm\x26quot; in einem Stück Text, klassifiziert sie es als Hassrede.

Umsetzung PR in Social-Media-

Social Media-Analyse für PR ist im Grunde die Analyse von Daten zum Zwecke der Öffentlichkeitsarbeit. In einem bestimmten Organisationsaufbau müssen wir eine gute PR gegenüber den Menschen, die wir behandeln, sei es Kunden, Arbeitgeber, Arbeitnehmer oder sogar Lands Kollegen. Deshalb ist es in Ordnung, wenn wir Social Media Daten zu analysieren, sollten wir im Auge haben, die PR des Gegenpartei.

In der Tat, manchmal wir durchführen kann die Datenanalyse und die Ergebnisse zeigen ein negatives Bild von der betreffenden Partei. Deshalb sollten wir immer daran denken, dass PR, Markenführung und Online-Reputation sind sehr wichtige Bereiche, wenn dabei Social Media-Analyse, vor allem Sentiment-Analyse der sozialen Daten. Wir sollten daher sicherstellen, dass wir dort für die Moral eines jeden Unternehmens bei der Durchführung der Datenanalyse. Darüber hinaus sollte es eine Art des Umgangs mit den Kunden eines Unternehmens im Falle einer Beschwerde oder Beobachtung stehen. Dies ist weit viel möglich, da die meisten Menschen sind nun auf Social Media aktiv, daher sind sie Online mit automatisierten PR-System für Social Media zu erfüllen.