数据是从不同来源收集的，例如社交网络、客户论坛、新闻文章和调查回复。如果我们正在构建一个模型来识别数据中的情绪并在检测到炎症反应时发送警报和通知，那么就会收集来自各种社交媒体对话的数据。数据越大，模型最终就越准确。
通过消除异常值和不一致来清理收集到的数据，然后进行格式化以适应将用于数据分析的人工智能工具。
第 3 步：训练模型
该工具现在使用这些干净的数据进行 韩国 WhatsApp 列表 训练，这些数据经过注释或标记，以便机器学习算法可以识别和理解单词模式和关联。 NLP 和词性标注器有助于文本分析，而深度学习算法可确保模型记住这些模式，以便将来可以应用于类似的数据分析。
结果根据测试数据进行验证，并且重复该循环直到结果最佳。
第四步：数据处理
该人工智能工具现在可以处理社交聆听或客户反馈等数据，并将快速获取经过训练可识别的@提及和关键字。该模型经过进一步完善，因此适合您的业务和行业。
例如，如果模型通过检测词汇中内置的负面词来发现违反社交媒体准则的帖子，它将自动采取预定义的操作，例如隐藏该帖子、限制其覆盖范围并通过通知提醒管理员。
第五步：持续学习
神经网络帮助人工智能工具处于持续学习模式，因此它可以记住每个数据分析周期的结果和值得注意的数据点。它还会根据分析的任何新数据自动将新单词和@提及添加到其词汇表中。这使得它随着时间的推移变得更智能、更快、更高效。