MazjipAI डेमो सेवा

नमस्ते।
यह एक डेमो सेवा है, जिसे मैंने विश्वविद्यालय की कक्षा परियोजना के रूप में बनाया है।
(https://soulplate.vercel.app)

अभी यह केवल स्कूल के आसपास के रेस्तराँ तक सीमित है, और सभी फीचर भी अभी लागू नहीं किए गए हैं।
मैं दूसरे उपयोगकर्ताओं से फ़ीडबैक लेकर इसे आगे बेहतर बनाना चाहता हूँ।
छोटा सा फ़ीडबैक भी मैं आभार के साथ स्वीकार करूँगा!

लक्ष्य

• वे लोग जो रेस्तराँ की औसत स्टार रेटिंग देखकर जाते हैं और फिर निराश होते हैं

समाधान

• हर रेस्तराँ के लिए उपयोगकर्ता के अनुरूप स्टार रेटिंग प्रदान करना।

विस्तार से

• उपयोगकर्ता की हर समीक्षा को TF-IDF से vectorize करके 100 dimensions में बदला जाता है।
  उपयोगकर्ता के सभी review vectors का औसत निकालकर सहेजा जाता है।
• उपयोगकर्ता की हर समीक्षा को ABSA विश्लेषण परिणाम में बदला जाता है।
  सभी ABSA परिणामों का औसत निकालकर सहेजा जाता है।
• रेस्तराँ पर लिखी गई समीक्षाओं को TF-IDF से vectorize किया जाता है, ABSA की गणना की जाती है, और उनका औसत निकालकर सहेजा जाता है।
• सभी vectors को इकट्ठा करके DeepFM का उपयोग कर predicted star rating निकाली जाती है।
• दो vectors को अलग करके multi-model का उपयोग कर predicted star rating निकाली जाती है।