Как составить рейтинг по множеству отзывов типа «А плох»; «А лучше В»; «А и Б плохи, Д лучше»; «С и А ужасны, В и Д так себе, А прекрасен»?

Question

[Detectiv]

И подскажите инструмент, в котором это легче всего сделать

Comments

[Александр]

1. Является ли множество характеристик типа "прекрасен", "ужасен", "так себе" заранее определённым или оценивающие их на ходу генерят?
2. Если их множество конечно и заранее определено, то можно ли их однозначно упорядочить по шкале "плохо" - "хорошо", или они субъективные и нечёткие?
3. Являются ли все отзывы непротиворечивыми, или одни отзывы могут противоречить другим?

[Detectiv]

1. на ходу
2. субъективные и нечёткие
3. могут противоречить
На "полноценный" рейтинг не рассчитываю, но надо извлечь и систематизировать максимум полезной информации из отзывов.

[Александр]

Detectiv: Тогда тут стоит посмотреть в сторону нейросетей.

Answer 1

[Everything_is_not_so_bad]

Не уверен, что можно составить полноценный рейтинг на основе таких отзывов...

Отзывы следует разместить на шкале. Для этого нужно дать оценку каждой словесной характеристике: "хорошо", "плохо", "ужасно", "прекрасно", "так себе", "не очень".
При помощи сравнения лучше/хуже разместить на шкале и затем производить статистическую обработку и аггрегировать результаты.

Answer 2

[cap_nemo]

Для решения такого рода задач отлично подходит нечеткая логика (Fyzzy Logic). Она как раз оперирует такими понятиями.

Answer 3

[x67]

В общем-то такие задачи решаются, в том числе и на олимпиадах всяких. Гуглить в сторону комбинаторики. Совершенно без гугла я бы решал щадачу следующим образом:
1. Для каждой из групп товаров (а и б, к примеру) получал бы усредненный отзыв (а лучше б в 75% случаев), а потом просто сортировал бы.. А лучше б в 75% случаев, но в лучше б в 60%, значит топ выглядит так: а, в, б.
Энивэй, будут встречаться артефакты(а лучше б, в лучше а, но б лучше в), если не давать веса отзывам и не строить модель оцениваемых параметров и их важности(функционал, цена, эргономика и тд)

Answer 4

[dom1n1k]

1. Разделяем отзывы на прямые ("А отличный, Б плохой") и относительные ("А лучше Б").
2. Присваиваем прямым отзывам некие оценки.
Например: ужасно 0, плохо 1, так себе 2, нормально 3, хорошо 4, отлично 5.
Вычисляем среднюю по каждому товару.
3. Аналогично присваиваем некие коэффициенты относительным отзывам.
Что-то типа такого: намного лучше x2, лучше 1.5, слегка лучше 1.25, слегка хуже 0.8, хуже 0.6, намного хуже 0.4.
Вычисляем среднее для каждой пары товаров.
4. Складываем все в кучу с некими весовыми коэффициентами: прямую оценку самого товара и оценки всех конкурентов/аналогов, помноженных на относительные коэффициенты.

То есть по своей сути алгоритм довольно простой, но на практике много времени займет обкатка и тонкая подгонка коэффициентов.