Анализируя более тысячи твитов в минуту… Вступление Президент Соединенных Штатов Дональд Трамп , возможно, сегодня является самой противоречивой фигурой в мире . Независимо от того, в чем заключаются ваши политические взгляды, вы, вероятно, имеете по крайней мере несколько твердое мнение о Трампе. Будь то непостоянство его действий или дерзость того, как он делает то, что он делает, кажется, что все зациклены на нем. Это нашло отражение в множестве интересных проектов, таких как..

Это основано на результатах выполнения некоторого алгоритма Doc2Vec NLP (обработка естественного языка), написанного командой Google. (Мелкие двухслойные нейронные сети). Имена на оси имеют формат ‹year› _ ‹president› _ ‹party› _ ‹cluster›. Теперь мы использовали другой метод для кластеризации результатов, к которому мы еще вернемся. Во-первых, давайте углубимся в сходство. Вот наиболее похожие выступления: [('1993_Clinton_D_1', 0.9777867794036865), ('1977_Carter_D_5',..

Самообучающиеся современные модели глубокого обучения в настоящее время являются нормой для многих специалистов по данным. Изучая базовые нейронные сети, ConvNets, LSTM, GAN и другие, можно почувствовать себя утонувшим в огромном море предметов глубокого обучения. Когда-то я это чувствовал, поэтому решил остановиться, перевести дух и сосредоточиться на тех, кто меня действительно интересовал. Одним из них является обработка естественного языка (NLP). Некоторое время назад я изучил..

Глубокое погружение в Twitter последователей двух самых противоречивых политических деятелей Америки с использованием моделирования машинного обучения, энтропийного анализа и визуализации данных Автор Тиган Джонсон , Осип Сурдутович и Натан Хеджкок Введение: На протяжении всего сезона выборов 2020 года Twitter прочно закрепился в качестве места, где американцы могли обрабатывать новости кампании и участвовать в политических дискуссиях. Журналисты, политики и общественность..