Публикации по теме bag-of-words

Публикации по теме 'bag-of-words'

Мешок слов - простейшее объяснение НЛП с использованием Python

Сегодня я собираюсь объяснить вам технику «Мешок слов». Если вы здесь, вы, вероятно, знаете, почему мы его используем, но если вы не знаете, я расскажу вам на примере. Объясните «Мешок слов» на примере? Зайдите в свою почту Gmail, откройте приоритетный почтовый ящик и посмотрите, как Google магия вашего почтового ящика, классифицируя важные, социальные, спам и т. Д. Для всех ваших писем. Помнишь сейчас? Как Google узнает, что одни письма важны для вас, а другие - нет? Несмотря..

Пакетное представление семантического структурирования видеоканалов

Dailymotion - видеоплатформа, на которой размещены миллионы видеороликов, принадлежащих десяткам тысяч каналов. Видео состоят из аудио-видео потока вместе с текстовыми метаданными, содержащими заголовок, описание видеоконтента и теги ключевых слов. Чтобы эти видео работали как часы, группа специалистов по обработке данных разрабатывает алгоритмы для автоматической неконтролируемой структуризации видео и каналов на основе их текстовых метаданных. В этой статье мы представим подход,..

Преобразование текста в вектор

Давайте возьмем пример Amazon. У него много обзоров каждый день, и если они хотят проверить, доволен ли их покупатель после покупки определенного продукта, им нужно увидеть рейтинг и отзыв, данные покупателем. Если они начинают это делать вручную, это требует много времени и рабочей силы, что будет очень дорого для них. Итак, есть ли способ, с помощью которого мы можем сделать это автоматически, поэтому ответ — машинное обучение. Чтобы проверить, является ли конкретный текст положительным..

Анализ настроений для онлайн-обзоров

ЦЕЛЬ Цель этого проекта - выявить и извлечь субъективную информацию из онлайн-обзоров. В частности, задача - анализ тональности . Согласно Википедии , анализ тональности направлен на определение отношения говорящего или писателя к какой-либо теме или общей контекстной полярности документа. Было показано, что отношение людей во многом проявляется в языке, который они принимают. Это задание раскроет вам тайну и поможет лучше понять наши сообщения в Интернете! ПРОГНОЗНЫЙ АНАЛИЗ ETL..

ИИ в обработке текста и естественного языка — Основы, часть 2

В предыдущем блоге мы видели, как очищать текст, и теперь мы перейдем к извлечению признаков, то есть к преобразованию текста в векторы чисел, которые могут быть прочитаны машиной. Давайте сосредоточимся на нескольких важных методах извлечения признаков. Если мы хотим предсказать цену дома, нам потребуются определенные характеристики, связанные с этим домом, такие как местность, площадь дома, расстояние от школ, больниц, материалы, использованные в строительстве и т. д. Они могут..

Как узнать больше за меньшее время с помощью обработки естественного языка (часть 1)

И как создать свой собственный извлекающий текстовый сумматор Представьте, что вам дали задание из школы или с работы, которое включает в себя БОЛЬШОЕ исследование. Вы тратите всю ночь на измельчение, чтобы получить знания, необходимые для получения высококачественного конечного продукта. А теперь представьте, что вам дали точно такое же задание, и вы закончили с таким же высококачественным результатом, за исключением того, что на этот раз вы закончили с большим количеством..

Анализ производительности и сравнительная оценка моделей машинного обучения для обнаружения фейковых новостей

Написано: Билал Али Шах Убайд Ур Рехман Введение: Понятие фейковых новостей, согласно определению Института изучения журналистики Рейтер, включает в себя ложную информацию, сознательно распространяемую с конкретными стратегическими намерениями — политическими или коммерческими [ 1 ]. В нашу цифровую эпоху эта проблема обострилась, поскольку распространять ложь и уклоняться от ответственности, часто используя щит анонимности, становится все проще. В известном инциденте..