引言 在如今竞争激烈的市场中,企业努力理解并有效解决消费者投诉。消费者投诉可以揭示各种问题,包括产品缺陷、差劲的客户服务、计费错误和安全问题。它们在企业和客户之间的反馈(关于产品、服务或体验)循环中发挥着关键作用。分析和理解这些投诉可以为产品或服务改进、客户满意度和整体业务增长提供宝贵的见解。在本文中,我们将探讨如何利用Doctran Python库来分析消费者投诉,提取见解并做出数据驱动的决策。 学习目标 在本文中,您将: 了解Doctran Python库及其主要功能 了解Doctran和LLMs在文档转换和分析中的作用 探索Doctran支持的六种文档转换类型,包括提取、删除、询问、精炼、总结和翻译 全面了解将消费者投诉的原始文本数据转化为可行动见解的方法 了解Doctran的文档数据结构,使用ExtractProperty类来定义提取属性的模式 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发布。 Doctran Doctran是一种先进的Python库,用于文档转换和分析。它提供了一组函数来预处理文本数据,提取关键信息,分类,询问,总结信息,并将文本翻译成其他语言。Doctran利用OpenAI GPT型模型和开源NLP库等LLMs(大型语言模型)对文本数据进行解析。 它支持以下六种类型的文档转换: 提取:从文档中提取有用的特征/属性。 删除:在将数据发送给OpenAI之前,从文档中删除个人可识别信息(PII),如姓名、电子邮件地址、电话号码等。它在内部使用spaCy库删除敏感信息。 询问:将文档转换为问答格式。 精炼:从文档中消除与预定义主题无关的任何内容。 总结:将文档表示为简洁、全面且有意义的摘要。 翻译:将文档翻译成其他语言。 该集成还可在LangChain框架的document_transformers模块中使用。LangChain是一个先进的构建LLM支持应用程序的框架。 LangChain提供了灵活性,可以探索和利用各种开源和闭源的LLM模型。它无缝连接到多样化的外部数据源,如PDF、文本文件、Excel电子表格、PPT等。它还支持尝试不同的提示,进行提示工程,利用内置的链式和代理,等等。 在Langchain的document_transformers模块中,有三种实现:DoctranPropertyExtractor、DoctranQATransformer和DoctranTextTranslator。它们分别用于提取、询问和翻译文档转换。…
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