Часть III: Моделирование с помощью текста Введение В первой части этой серии мы продемонстрировали, как собирать текстовые данные, на примере Reddit API. Во Части II мы исследовали текстовые данные и предварительно обработали их для этапа моделирования. Здесь мы будем использовать классификатор в Sckit-Learn для моделирования данных. Извлечение признаков Нам нужно перейти от неструктурированных текстовых данных к числовому n-мерному признаку X , который затем будет использоваться..

Простой способ создать поисковую систему - использовать модель векторного пространства (VSM). В этом посте давайте рассмотрим концепцию VSM и реализуем ее в Python 3 с помощью Numpy, Pandas и Scikit-Learn. Основная идея VSM - представить текст в виде вектора. Хотя существует множество эффективных и сложных подходов к визуализации текста в векторизованном формате, в этом посте мы рассмотрим наивный способ. Интересный факт, есть подполе ИИ и машинного обучения под названием Представление..

Если вы только начинаете заниматься машинным обучением, скорее всего, вы будете заниматься классификационным проектом. Как новичок, я построил классификатор SMS-спама, но провел массу исследований, чтобы знать, с чего начать. В этой статье я расскажу вам о своем проекте в 10 шагов, чтобы упростить вам создание вашего первого классификатора спама с использованием Tf-IDF Vectorizer и наивной байесовской модели! 1. Загрузите и упростите набор данных. Наш набор данных текстовых..

Классификация тональности текстовых данных обзора ресторана с использованием векторов TF-IDF В этом посте показано, как можно использовать модель TF-IDF для мультиклассовой классификации текста. Набор данных обзора Yelp Restaurant будет использоваться для классификации настроений с использованием модели TF-IDF. В последнем посте для решения той же задачи использовалась модель BOW (Bag of Words). TF-IDF - это не что иное, как модель мешка слов, у которой есть способ взвешивать..