Публикации по теме topic-modeling

Публикации по теме 'topic-modeling'

Обнаружение киберзапугивания с использованием тематического моделирования и анализа настроений

В этой статье мы создадим сквозной проект для обнаружения твитов о киберзапугивании в проанализированном наборе данных твитов. Введение В эпоху больших данных компании и частные лица завалены огромными объемами текстовых данных, от отзывов клиентов до сообщений в социальных сетях. Чтобы разобраться в этой информации, ученые и аналитики данных используют различные методы, в том числе тематическое моделирование и классификацию настроений. Эти методы не только помогают в организации..

Руководство по счастью для специалистов по данным: выводы из счастливого опыта более 10 000 человек

Современная жизнь много бросает в нас. Мы часто обнаруживаем, что изо всех сил пытаемся справиться с тревогой, бороться с обязанностями, адаптироваться к новым условиям и поддерживать счастливое состояние ума. Но в наши дни счастье - это шумное пространство. Книги, статьи, блоги и приложения для самопомощи не могут помочь всем и часто увеличивают умственную нагрузку, необходимую для того, чтобы оставаться довольным. Это серьезная проблема. Итак, поскольку психическое здоровье..

Анализ самых популярных ресторанов Ирвина на Yelp с использованием анализа настроений и тематического моделирования.

Авторы: Исабель Гонсалес Рико, Али Арефазад, Анупама Погаку и Акшай Ганеш Страница Github с кодом: https://github.com/ysabelgr/Yelp-restaurant-reviews.git Yelp — лучшее приложение, когда дело доходит до отзывов о еде; клиенты могут поделиться своим опытом в отношении ресторанов, и любой может прочитать их. Учитывая, что 60% потребителей в настоящее время читают онлайн-обзоры, прежде чем пойти поесть, возможно, всем ресторанам пора начать заботиться о том, что говорится в..

Тематическое моделирование (1)

Абхинав Джанвар, команда ИИ Тематическое моделирование — это неконтролируемый метод машинного обучения, способный сканировать набор документов, обнаруживать в них шаблоны слов и фраз и автоматически группировать группы слов и похожие выражения, которые лучше всего характеризуют набор документов. Примеры тематического моделирования Тематическое моделирование можно использовать для определения тем набора отзывов клиентов путем обнаружения шаблонов и повторяющихся слов. Давайте..

Откройте для себя скрытые темы поездок из данных GPS с помощью тематического моделирования

Каждый текст создается автором, чьи высказывания, целенаправленные единицы дискурса сохраняются в письменной форме. Таким образом, большие коллективы текстов могут быть использованы для изучения произведений культуры. Методы неконтролируемого машинного обучения, такие как тематическое моделирование, позволяют нам извлекать основные культурные темы из больших объемов текстовых данных. С ростом больших объемов данных в области транспорта появляется новая возможность анализа, и..

Асимметричные тематические модели

Если вы ищете информацию в Интернете в наши дни, существует высокая вероятность того, что ваш поиск, по крайней мере частично, выполняется с использованием тематических моделей, чтобы предоставить вам семантически выровненные результаты, связанные с вашим запросом. Тематическое моделирование — это метод обработки естественного языка для группировки семантически схожих документов. Это часто делается путем встраивания документов в многомерное пространство. Это скрытое пространство имеет..

Изучение Библии с помощью НЛП: новый подход к пониманию Священных Писаний

Тематическое моделирование, контекстный анализ, классификация текстов Тематическое моделирование — это мощный инструмент для анализа и организации больших коллекций текстовых данных. Это позволяет исследователям раскрывать основные темы и темы, присутствующие в тексте, и изучать, как эти темы и темы развиваются с течением времени. В этом исследовании тематическое моделирование будет применено к Библии, тексту, который веками занимал центральное место в западной культуре и продолжает..