Klassifikation von Suchanfragen mit Machine Learning

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Ausgangssituation

  • Ein Marktforschungsunternehmen möchte eine Million Suchanfragen aus Internetsuchmaschinen klassifizieren
  • Der im Projekt entwickelte Machine Learning (ML)-Algorithmus soll auf weitere Suchanfragen anwendbar sein
  • Klassifikationskategorien sowie Design und Training des Algorithmus durch mgm technology partners GmbH

Ziele

  • Manuelle Klassifikation einer Trainingsprobe von 8.000 Suchanfragen
  • Fachlich schlüssige und auf die Spezifika der zur Verfügung gestellten Suchanfragen angepasste Dokumentation der Kategorien „Branche“ und „Nutzerbedürfnis“
  • Automatisierte Klassifizierung von einer Million Suchanfragen durch den entwickelten ML-Algorithmus

Vorgehensweise

  • Fachliche Definition geeigneter Kategorien
  • Auswahl einer repräsentativen Trainingsmenge
  • Manuelle Klassifikation mit Hilfe von Crowdworkern
  • Training des ML-Algorithmus
  • Automatische Klassifizierung von Branchen mit Hilfe von Newsgroups, Foren, Wikidata und Wiktionary als Ontologien
  • Visualisierung zur Qualitätssicherung und Verbesserung
  • Berechnung von KPIs, Genauigkeit, F-Maß

Ergebnisse

  • Fachliche Spezifikation der einzelnen Kategorien zu Branche und Nutzerbedürfnis
  • Automatisierte Klassifizierung von einer Million Suchanfragen
  • ML-Algorithmus inklusive Parameter

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