Постановка задачи Фейковые новости распространяются в большем количестве и порождают все больше и больше дезинформации, что приводит к беспорядкам, дракам, а также к гибели невинных людей. Чтобы решить эту серьезную проблему, необходимо использовать некоторые вычислительные инструменты, которые могут их обнаруживать, такие как «CountVectorizer», «TFid Vectorizer» и многие другие, которые могут помочь нам уменьшить распространение или появление мистификаций. Введение С появлением..

В обработке естественного языка любую текстовую проблему необходимо преобразовать в форму, которую можно смоделировать. Простой текст можно преобразовать в функции с помощью различных методов, таких как Пакет слов (BOW), TF-IDF или встраивание слов. В последнем блоге серии Text Feature Extraction мы изучали CountVectorizer с нуля и его варианты использования для классификации текста. Мы расшифровали там, что у него есть главный недостаток - отсутствие смыслового значения...

В современном мире, когда люди вкладывают свои сердца и мысли в социальные сети, все свои желания и намерения можно узнать из того, чем этот человек делится или комментирует в социальных сетях. Эти комментарии могут быть сильным средством поиска потенциальных клиентов для любого продукта. Недавно я сделал проект, чтобы понять намерение комментария, чтобы понять, показывает ли это предложение намерение покупки или нет, который называется Классификация намерений . Немного о классификации..