Аналіз Тем (ABSA)

ABSA (Аналіз настроїв на основі аспектів) витягує конкретні теми з відгуків співробітників та пов'язані з ними настрої.

🎯 Що таке ABSA?

ABSA виходить за рамки простої позитивної/негативної класифікації. Вона ідентифікує, які аспекти обговорюють співробітники та як вони ставляться до кожного з них.

Приклад:

"Чудова зарплата, але жахливе керівництво"

Аспект	Настрій
Зарплата та переваги	ПОЗИТИВНИЙ
Керівництво	НЕГАТИВНИЙ

📊 Заздалегідь Визначені Аспекти

Система розпізнає 10 основних тем робочого місця:

#	Аспект	Ключові слова
1	Зарплата та переваги	pay, bonus, insurance, pension
2	Баланс Роботи та Особистого Життя	hours, overtime, remote, flexibility
3	Керівництво	boss, leadership, supervision
4	Культура Компанії	atmosphere, values, team spirit
5	Кар'єрний Зріст	promotion, opportunities, development
6	Стабільність Роботи	stability, layoffs, restructuring
7	Робоче Середовище	office, facilities, equipment
8	Колеги	coworkers, team dynamics
9	Навчання	learning, courses, skills
10	Комунікація	transparency, feedback, information

🔧 Методи Вилучення

1. На основі Правил (За замовчуванням)

• Швидке зіставлення ключових слів
• Точність ~65%
• Без витрат на API
• Працює автоматично

2. На основі AI (Gemini)

• Контекстно-залежне вилучення
• Точність ~85%
• ~$0.001 за відгук
• Використовується для компаній з високим пріоритетом

📈 Панель управління: Вкладка "Теми"

Сторінка "Теми" на панелі управління показує:

10 Найобговорюваніших Тем

Гістограма найчастіше згадуваних аспектів з розбивкою за настроями.

Аналіз Тем

• Найбільш позитивна тема - Найвищий позитивний настрій
• Найбільш негативна тема - Найвищий негативний настрій
• Найбільш обговорювана - Найвища кількість згадок

Детальна Розбивка

Натисніть будь-яку тему, щоб побачити:

• Зразки уривків відгуків
• Розподіл настроїв
• Тенденція з часом

🔌 Доступ до API

curl "https://sentryanalytic.com/api/aspects?company=BMW"

Відповідь:

{
  "company": "BMW",
  "aspects": [
    {"aspect": "salary and benefits", "sentiment": "positive", "count": 421},
    {"aspect": "management", "sentiment": "negative", "count": 318},
    {"aspect": "work-life balance", "sentiment": "positive", "count": 256}
  ]
}

🔄 Автоматизація

ABSA запускається автоматично після скрапінгу:

Scraping Complete → Sentiment Analysis → ABSA → Materialized Views Refresh

Жодного ручного втручання не потрібно!

🛠️ Ручний Запуск

Для спеціального аналізу:

cd backend
source venv/bin/activate

# Аналізувати конкретну компанію
python absa_analyzer.py --company "BMW" --limit 200

# Використовувати режим AI (точніше)
python absa_analyzer.py --company "BMW"

# Лише на основі правил (швидше)
python absa_analyzer.py --company "BMW" --no-ai

📊 Схема Бази Даних

CREATE TABLE review_aspects (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    review_id VARCHAR REFERENCES reviews(review_id),
    aspect VARCHAR(100),
    sentiment VARCHAR(20),
    confidence FLOAT,
    snippet TEXT
);

🎨 Варіанти Використання

Для Шукачів Роботи

• "Що кажуть співробітники про баланс роботи та особистого життя в BMW?"
• Швидко визначити сильні та слабкі сторони компанії

Для Команд HR

• "Які теми мають найбільше негативних відгуків?"
• Визначити пріоритетні напрямки для покращення

Для Інвесторів

• "Чи існує закономірність у проблемах з керівництвом?"
• Оцінка ризиків для належної перевірки

---

ABSA працює на базі Gemini 2.5 Flash для вилучення даних за допомогою AI.