DeepSeek is een krachtig hulpmiddel voor het analyseren van ongestructureerde tekst en het genereren van gestructureerde samenvattingen. Echter, voor het extraheren van specifieke gegevens zoals naam, telefoonnummer, aankoopdatum en productcategorie uit klantfeedback, moeten enkele stappen worden gevolgd: 1. Voorbereiding van de data: - Verzamel alle klantfeedback in één dataset. - Zorg dat de teksten goed leesbaar en van hoge kwaliteit zijn. 2. Configuratie van DeepSeek: - Stel DeepSeek in om named entity recognition (NER) te gebruiken. - Train indien nodig een model op voorbeeldgegevens met de gewenste entiteiten (naam, telefoonnummer, datum, productcategorie). 3. Analyse uitvoeren: - Laat DeepSeek de teksten scannen op de gewenste entiteiten. - Het systeem extraheren automatisch de gespecificeerde gegevens. 4. Data structureren: - Verzamelde gegevens worden in een tabel of database opgeslagen met kolommen voor naam, telefoonnummer, aankoopdatum en productcategorie. 5. Controle en validatie: - Controleer de geëxtraheerde gegevens op nauwkeurigheid. - Corrigeer indien nodig handmatig. Omdat DeepSeek een geavanceerde tool is die mogelijk niet direct in deze chatomgeving beschikbaar is, adviseer ik om deze stappen te volgen met behulp van de juiste software en modellen. Mocht je hulp nodig hebben bij het instellen of het schrijven van scripts, dan help ik je graag verder met voorbeeldcode of verdere instructies.

Om DeepSeek effectief te gebruiken voor het analyseren van ongestructureerde klantfeedback en het extraheren van de gewenste gestructureerde gegevens, volg je deze stappen: ### 1. **Dataformattering en invoer** Zorg dat je de ongestructureerde feedback in een duidelijk leesbaar tekstformaat aanbiedt (bijv. .txt, .csv of directe tekstinvoer). DeepSeek kan zowel losse tekstblokken als bestanden verwerken. ### 2. **Prompt-formulering** Gebruik een gedetailleerde prompt om DeepSeek te instrueren. Bijvoorbeeld: *"Analyseer de volgende klantfeedback en extraheer de volgende gegevens in gestructureerde vorm (bijvoorbeeld JSON of tabel): - Naam van klant - Telefoonnummer - Aankoopdatum - Productcategorie Feedback: [Plak hier de ongestructureerde tekst]"* ### 3. **Voorbeeld van een outputstructuur** DeepSeek kan resultaten genereren zoals: ```json { "naam": "Jan Jansen", "telefoon": "+31 6 12345678", "aankoopdatum": "2023-10-15", "productcategorie": "Elektronica" } ``` ### 4. **Handmatige validatie** Controleer altijd de gegenereerde output op nauwkeurigheid, vooral bij gevoelige gegevens zoals telefoonnummers of datums. DeepSeek is krachtig, maar mogelijk niet 100% foutloos bij complexe of ambiguëre tekst. ### 5. **Automatisering (optioneel)** Voor grote datasets kunne je DeepSeek's API integreren in een script (bijv. Python) om batchverwerking mogelijk te maken. Laat me weten als je specifieke feedbackfragmenten hebt die geanalyseerd moeten worden!