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Quantifycustomerperceptionusingnaturallanguage

reviews

AmitGargRahulVenkatraj

StanfordUniversityStanfordUniversity

amit93@vrahul@

Thisprojectfocusesonthemulti-labelclassiﬁcationofproduct(BeerAdvocate

dataset)andservice(Yelprestaurants)reviews.WefoundRecurrentNeuralNet-

works(RNN)withLongShortTermMemory(LSTM)andConvolutionalNeural

Networks(CNN)tohemostsuitableNeuralNetworkarchitectureforunstruc-

tureturallanguagecontentlikereviews.Weachievedvalidationaccuraciesof

56-58%withLSTMandCNN,againstbest-performingbaselines55%(fromSup-

portVectorMachines)and47%(fromtheRandomForestapproach).Thisisin

linewithsimilarbestinclassperformancebyneuralnetworksintheRNN[5],[6]

andCNN[13],[14]families.Thetypicalskewtowardshigherscoresinreviews

hasbeenremoved,andequalnumbersofreviewscorrespondingtoeachlabelwere

considered.Whileourarchitectureworksfarsuperiorlyonbinaryclassiﬁcation

tasks(82%accuracy),wehavefocusedon5-labelclassiﬁcationsincethatismore

representativeoftheactualapplicationwetarget(predictingquantiﬁedsummary

ofreviews).

1Introduction

Amarketingmanagerneedstohaveaconstantpulseofthemarket’sperceptionofhisproduct

orservice.Consumerproductcompaniesreceivehumanlanguagereviewsandcommentsabout

theirproductfromsurveys,customercomplaints,storefeedbackandmore.Wehavecreatedneural

networkmodelstohelpamarketingmanagercondensethisoverwhelmingnaturallanguagecontent,

intosimplenumericalscor

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