Un développeur a collecté 40 avis sur des produits dans S3 et un scientifique des données a besoin de plus de données d'avis étiquetées pour entraîner des modèles. Quelles sources de données supplémentaires sont appropriées pour augmenter l'ensemble de données ? (Choisissez-en trois.)

Les échanges d'e-mails entre clients et agents du service client sont une source riche d'opinions et de sentiments directs des clients concernant les produits et services, ce qui est pertinent pour l'analyse des avis. Les publications sur les réseaux sociaux qui mentionnent l'entreprise ou ses produits contiennent également des opinions non sollicitées des utilisateurs, offrant des informations précieuses sur la perception des produits. Un corpus d'avis clients disponible publiquement est une source directe et évidente d'avis étiquetés, parfaitement adaptée pour augmenter l'ensemble de données existant. Une collection publique d'articles de presse est moins pertinente car elle se concentre sur des nouvelles générales plutôt que sur des avis de produits spécifiques. Les chiffres de revenus des ventes de produits sont des données quantitatives et non textuelles, donc inutiles pour l'entraînement de modèles basés sur des avis. Les manuels d'instructions des produits sont des documents factuels et techniques, ne contenant pas d'avis ou de sentiments de clients.