7) Service Tagger (Rd):Reviews are

7) Service Tagger (Rd):Reviews are basically to describe product. So, a dictionary of words is created which would mark reviews as service based, delivery reviews, and customer support.Fuzzy matching of every word in a review is done with the words in the dictionary with Levenshtein distance less than 1. Levenshtein distance helps in measuring the difference between two sequences and tackle spell errors in review, for example, despite of “My delivery was on time”, Reviews is wrongly written as “My dilivery was on time”. In this case, Fuzzy matching would help us to match both the reviews.

結果 (繁體中文) 1:

7）服務標註器（RD）：
評論基本上都是用來描述產品。所以，單詞的字典創建這將標誌著評論基於服務交付審查和客戶支持。
在評論中每一個單詞的模糊匹配的話在Levenshtein距離小於1 Levenshtein距離有助於測量兩個序列之間的區別和處理，拼寫錯誤的審查，例如儘管字典做“我的交割上時間“，評論被誤寫為”我的輸水是在時間“。在這種情況下，模糊匹配將有助於我們同時匹配的評論。

結果 (繁體中文) 2:

7） 服務標記器 （Rd）：
評論基本上是描述產品。因此，將創建一個單詞字典，將評論標記為基於服務、交付審核和客戶支援。
在字典中，Levenshtein 距離小於 1 的單詞對評論中的每個單詞進行模糊比對。Levenshtein 距離有助於測量兩個序列之間的差異，並解決評審中的拼寫錯誤，例如，儘管"我的交付準時"，但評論被錯誤地寫成"我的分值準時"。在這種情況下，模糊比對將説明我們匹配兩個評論。

結果 (繁體中文) 3:

7）服務標籤（Rd）：
評論基本上是為了描述產品。囙此，創建了一個詞彙詞典，將評論標記為基於服務、交付評論和客戶支援。
對一篇綜述中的每一個詞進行模糊匹配，使詞典中的詞的Levenshtein距離小於1。Levenshtein distance有助於量測兩個序列之間的差异，並在review中解决拼寫錯誤，例如，儘管“我的交付是準時的”，Reviews被錯誤地寫為“我的dilivery是準時的”。在這種情況下，模糊匹配將幫助我們匹配這兩個評論。