Публикации по теме 'bag-of-words'


Обнаружение спам-комментариев на YouTube с помощью машинного обучения
Использование метода Bag of words и алгоритма Random Forest для выявления спам-комментариев Поскольку вы находитесь на этой странице, я предполагаю, что вы прошли курс машинного обучения и хотите продолжить реализацию своих навыков. Что ж, «детектор спам-комментариев YouTube» — отличный способ начать и испачкать руки. ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ › Знание Python › Знание алгоритма Random Forest и модели Bag of words будет преимуществом. В любом случае я буду объяснять эти..
Конвейер обработки естественного языка декодирован!
Естественный язык - это язык, на котором мы пишем, говорим и понимаем. Почти все известные в мире языки подпадают под действие естественных языков. Обработка естественного языка - это задача обработки письменных форм языка и обеспечения их понимания компьютером. Давайте поговорим о некоторых очень простых задачах, которые необходимы для подготовки модели машинного или глубокого обучения естественного языка . Сегментация предложений Преобразование в нижний регистр..
Методы преобразования текста в числовые векторные
В эту эпоху современных вычислений сегодня доступно огромное количество данных, и они продолжают увеличиваться каждую секунду с помощью различных средств, таких как «комментарии в Facebook», «твиты в Twitter», «чаты в WhatsApp», «электронные письма», «блоги». , «Поиск в Google» и многие другие способы, о которых вы можете подумать. В машинном обучении данные играют жизненно важную роль. Нам нужно обучить модель на большом количестве данных, а затем провести оценку на невидимых данных...
Text Mining: набор слов + выбор функций
Используется много различных типов интеллектуального анализа текста. Эта статья посвящена построению модели классификации с использованием текста, такого как твиты, короткие статьи или обзоры ресторанов / продуктов / фильмов. Эти короткие фрагменты текста будут иметь такие обозначения, как положительное или отрицательное мнение. Первый подход к построению классификационной модели из слов - использовать модель мешка слов / униграмм. Чтобы преобразовать тексты в набор слов, сначала вы..
Как узнать больше за меньшее время с помощью обработки естественного языка (часть 2)
И как создать свой собственный классификатор слов С помощью изящного извлекающего резюмирования текста , который мы создали в Части 1 , мы могли брать новостные статьи и сокращать их вдвое или больше! Теперь пора взять эти статьи и классифицировать их по темам. В этой части мы рассмотрим, как создать мешок слов классификатора НЛП для этого! Как создать классификатор "Сумка слов" (Python) Репозиторий GitHub: Https://github.com/Vedant-Gupta523/text-summarization-project..
Машинное обучение, НЛП: классификация текста с данными обзора Amazon с использованием Python3, шаг за шагом…
Классификация текста - одна из активных тем исследования, называемая Обработкой естественного языка (NLP). В этой статье предлагается контролируемый способ решения этой проблемы, т. Е. Модель учится на помеченных данных. Полный исходный код, использованный в этой статье, доступен здесь . Первый шаг: сбор набора данных Amazon Review DataSet - полезный ресурс для практики. Здесь мы выбираем меньший набор данных - Одежда, обувь и украшения для демонстрации. Формат - один обзор..
PerleyML Сумка слов
Пакет слов (BOW) часто используется в машинном обучении. Его можно использовать для преобразования изображений или текстовых данных, например, в числовые данные, которые может понять нейронная сеть или алгоритм. В настоящее время в PerleyML есть возможность преобразовывать строки в их числовое представление, чтобы затем мы могли их кластеризовать и классифицировать. Как вы можете видеть выше, создать пакет слов очень легко и просто. Пользователь передает символы, которые он хочет..