· Beurteilungsprozess (und jeder andere Prozess, bei dem menschliche Vorurteile im Spiel sein können).
· Besseres Beurteilungsergebnis. Muss ich noch etwas hinzufügen? 😊
· Immer wenn Sie etwas äußerst Sensibles schreiben.
Für die Umsetzung müssen Sie:
· Erstellen Sie ein Microsoft Azure-Konto. Die meisten Dienste sind kostenlos und Sie kommen ohne Bezahlung aus!
· Erstellen Sie eine Sprachressource in Microsoft Azure. Der Endpunkt und der API-Schlüssel werden von Azure automatisch erstellt, wenn Sie Ressourcen erstellen.
o Kopieren Sie den Endpunkt und den API-Schlüssel 1 in Ihren Code oder lesen Sie ihn aus Azure, wenn Sie mit der programmgesteuerten Extraktion aus Azure vertraut sind.
· Bevor Sie den Code ausführen, installieren Sie ihn bitte pip set up azure-ai-textanalytics==5.2.0 Und Pip Pandas installieren. Ich habe den Code erfolgreich auf der Python-Laufzeitversion 3.8 getestet.
Textual content Analytics von Microsoft wurde umbenannt und in Azure Cognitive Service for Language integriert.
Schauen wir uns den einfachen Datensatz an, der in diesem Artikel verwendet wird. Der Datensatz verfügt nur über eine Spalte, in die Sie Ihre Antworten einfügen, die Datei und dann den Code speichern können, um das Ergebnis anzuzeigen.
· Ich habe die Stimmungsanalyse von Microsoft Azure verwendet. Was ist additionally eine Stimmungsanalyse?
· Laut Wikipedia: Unter Stimmungsanalyse (auch bekannt als Opinion Mining oder Emotion AI) versteht man den Einsatz natürlicher Sprachverarbeitung, Textanalyse, Computerlinguistik und Biometrie, um affektive Zustände und subjektive Informationen systematisch zu identifizieren, zu extrahieren, zu quantifizieren und zu untersuchen. Die Stimmungsanalyse wird häufig auf Materialien zur Kundenstimme wie Bewertungen und Umfrageantworten, On-line- und soziale Medien sowie Gesundheitsmaterialien für Anwendungen angewendet, die vom Advertising and marketing über den Kundenservice bis hin zur klinischen Medizin reichen.
· Die Hypothese lautet: Wir möchten, dass Ihre Antworten eine 100 % constructive Stimmung (Lesen Sie 1) oder einen Einfluss auf Ihren Gutachter haben. Wenn die Sentiment-Analyse additionally keine 100-prozentige Punktzahl ergibt, ändern Sie wiederholt die Sprache und die Wörter Ihrer Selbsteinschätzung (neutrale und detrimental), bis Sie eine 100-prozentige constructive Bewertung erreichen.
· Nebeneffekt dieser Übung: Die Beurteilung ist ein vertraulicher Prozess. In der Regel erhalten Sie keinen Gutachter, der Ihnen dabei hilft, gute, constructive Antworten zu formulieren. Mit maschinellem Lernen haben Sie einen Begleiter, der Ihre Antworten überprüft und Ihnen zeigt, wie weit Sie von 100 % entfernt sind.
· Fügen Sie Ihre Beurteilungsantworten in die CSV-Datei ein. (Sie können eine CSV-Datei ganz einfach in jedem gängigen Tabellenkalkulationsprogramm erstellen, meist mit einem Speichern als oder Export Befehl).
· Gehen Sie vorerst davon aus, dass der Datensatz die Antworten aus Ihrem Selbsteinschätzungsformular enthält. Die Datei enthält nur 8 Datensätze.
· Schauen Sie genau hin und Sie sehen, dass es sich tatsächlich nur um 4 handelt.
· Die alternativen Datensätze in roter Farbe sind lediglich eine Variation des vorherigen Datensatzes ohne die Worte Optimismus, Leistung und Positivität. Dies hilft Ihnen dabei, die zu testende Antwort zu modellieren, auszuwählen und wieder in das Formular einzufügen, bevor Sie Ihre Beurteilung zur Überprüfung einreichen.
· Nachdem Sie den Code ausgeführt haben, werden Ihnen die Bewertungen Ihrer Antworten angezeigt.
· Die rot gefärbte Ausgabe zeigt, dass einige Änderungen erforderlich sind, bis die constructive Bewertung 100 % erreicht (Lesung 1).
· Den gekürzten Versionen mangelt es entweder an Leistung oder sie wirken unvollständig. Auch wenn der Leser die gleiche Bedeutung erkennen kann, haben die roten nicht den gleichen Klang.
· Dies ist ein typisches Beispiel. Was wir in Worten schreiben, hat einen direkten Einfluss darauf, wie es gesehen, verstanden und dann umgesetzt wird. Wir denken eine Sache, projizieren aber möglicherweise etwas anderes, einen Teil davon (oder schlimmer noch), eine detrimental Konnotation (Gefühl).
· Da maschinelle Lernalgorithmen eine enge mathematische Annäherung an die Realität darstellen, bietet die Stimmungsanalyse einen zuverlässigen Prozess.
· Fügen Sie Ihre (echten) Antworten in die CSV-Datei ein und führen Sie den Code aus, um die Bewertung anzuzeigen.
· Sie können der Datei Variationen Ihrer Antworten hinzufügen und schließlich die Antwort mit der höchsten positiven Bewertung zur Bewertung auswählen.
· Verwenden Sie beim Ausfüllen der Selbsteinschätzung Wörter und Ausdrücke, die Optimismus vermitteln.
· Schreiben Sie lieber mehr als weniger Wörter – solange Sie keine Wörter schreiben, die negativ klingen.
· Wählen Sie Wörter, die Siege darstellen. Beispiel: „Gelieferter Umsatz erfolgreich“ statt nur „Gelieferter Umsatz“.
· Verwenden Sie keine Wörter, die detrimental Sätze ausdrücken. Während zum Beispiel „Ich konnte das Projekt nicht rechtzeitig abschließen“ ehrlich ist, sollten Sie es auch sein. Schreiben Sie stattdessen den gleichen Satz wie „Ich habe vier Komponenten des Projekts pünktlich und eine später als geplant abgeschlossen.“ Behalten Sie um jeden Preis die Ehrlichkeit, aber seien Sie freundlich zu sich selbst. Sie werden überrascht sein, wie dramatisch sich die Ergebnisse von negativ über impartial bis positiv ändern!
Obwohl Beurteilungseinstellungen kontextabhängig sind, befürworte ich diese Implementierung nicht, um die Beurteilungsprozesse zu ändern oder einen Spickzettel zu erstellen.
Ich möchte auch nicht, dass Sie als Leser ein radikal verzerrtes Ergebnis Ihrer Einschätzung erwarten. Wenn Sie beispielsweise im Bewertungszeitraum gute Leistungen erbracht haben, hilft diese Implementierung zumindest dabei, sicherzustellen, dass Sie beim Verfassen Ihres Bewertungsformulars keine Fehler machen.
Wenn Sie im Hinblick auf die geplanten Ziele nicht so intestine abgeschnitten haben, können Sie Ihre Einschätzung nicht dramatisch ändern, aber es ist trotzdem einen Versuch wert, damit Ihre Ergebnisse nicht nur aufgrund Ihrer Wortwahl in Mitleidenschaft gezogen werden. Kapieren?
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