Публикации по теме 'text-analytics'


Изучение текстовых данных с помощью LDA
Разберитесь в неструктурированных текстовых данных, применяя принципы машинного обучения. Введение Недавно я завершил свой первый проект по машинному обучению на работе и решил применить методы, использованные в этом проекте, в моем собственном проекте. Проект, который я завершил на работе, вращался вокруг автоматической классификации текстовых данных с использованием скрытого распределения Дирихле (LDA). LDA - это модель машинного обучения без учителя в области обработки..
Что такое извлечение ключевых слов? Полное руководство - BytesView
Извлечение ключевых слов, часто известное как обнаружение ключевых слов, представляет собой метод текстового анализа , который извлекает ключевые слова из текста. Люди обычно используют его, чтобы обобщить огромное количество данных, чтобы определить жизненно важные вопросы для обсуждения. Обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение используются при извлечении ключевых слов, чтобы разбить текстовые данные и сделать их машиночитаемыми. Вы можете использовать его для..
Предсказание жанров на основе диалога фильмов
"Обработка естественного языка" Предсказание жанров на основе диалога фильмов Классификация НЛП с несколькими метками «Когда-нибудь, а этот день может никогда не наступить, я призову вас оказать мне услугу. Но до того дня считай это правосудие подарком моей дочери в день свадьбы ». - Дон Вито Корлеоне, Крестный отец (Фрэнсис Форд Коппола, 1972) Любой, кто хоть немного интересуется кинематографом, вероятно, сможет определить фильм, породивший указанную выше строку, не в..
Предсказание фейковых новостей с помощью НЛП и машинного обучения | Scikit-Learn | Перчатки | Керас | LSTM
Набор данных фейковых новостей - один из классических наборов данных текстовой аналитики, доступных на Kaggle . Он состоит из подлинных и поддельных заголовков и текстов статей разных авторов. В этой статье я прошел через весь процесс классификации текста с использованием традиционных подходов машинного обучения, а также глубокого обучения. Начало работы Я начал с загрузки набора данных из Kaggle в Google Colab. Затем я прочитал DataFrame и проверил в нем нулевые значения...
Введение в тематические модели для анализа текста
(Связанные сообщения: Осмысление тематических моделей , Преодоление ограничений тематических моделей с помощью полу-контролируемого подхода , Интерпретация и проверка тематических моделей , Как передискретизация ключевых слов может помочь при анализе текста и Насколько надежны или полезны тематические модели? ) Если вам когда-либо приходилось анализировать набор документов - таких как сообщения в социальных сетях, открытые ответы на опросы, расшифровки стенограмм..
Корпоративное решение для использования интеллектуального анализа текста и прогнозной аналитики
Рефлексивная оценка использования текстовой аналитики в корпоративной ИТ-среде Введение В любой крупной корпоративной организации есть ИТ-отдел, который обслуживает остальную часть компании с любыми компьютерными или технологическими запросами. Однако процесс запроса помощи в ИТ-отделе посредством телефонного запроса или подачи онлайн-заявок может быть несколько запутанным, сбивающим с толку и даже разочаровывающим. Один из способов улучшить это - иметь модуль поиска, с помощью..
Представляем библиотеки Python Pew Research Center
За последние пять лет команда Data Labs центра Pew Research Center упорно работала над постоянным расширением возможностей центра в области обработки данных. От анализа текста до компьютерного зрения мы применили различные вычислительные методы, чтобы по-новому изучить важные социальные проблемы и расширить возможности Центра. При этом мы написали много кода. В духе нашей приверженности прозрачности и нашего желания предоставить методологические ресурсы общественности, мы рады..