Mining affective words to capture customer’s affective response to apparel products
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary apparel design practice is such that the functional and ergonomic aspects can be readily rationalized and thus computerized, but this is not true for the aspects of affect or emotion. Design for emotion or affect remains an ad hoc exercise. In the apparel industry, affects or emotions of both wearers and audiences are very important. This paper presents a work with an overall objective to rationalize the affective property of apparel. To achieve this overall objective, the first step is to have a language (a set of words in this case) to describe the customer’s need in the affective attribute or property of apparel into a technical specification. In the work reported in this paper, this language (simply, a set of words) has been developed by the application of a proposed data mining procedure with a proprietary tool. A preliminary experiment was performed to validate this language – how to accurately capture the voice of customer in the aspect of affects in this case. There are two contributions out of this work: (1) finding a set of words that describe the affective property of apparel to capture the voice of customer in the aspect of affect, which is a foundation for the computer-based affective design of apparel; and (2) formulation of a new data mining process for searching affective words from the internet, which has a generalized implication to affective design in other domains of products, such as furniture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».