Публикации по теме 'text-analytics'


Текстовая аналитика с машинным обучением
Текстовая аналитика  – это процесс анализа текстов с использованием определенного набора методов и преобразования текстового содержания в осмысленные идеи, тенденции или закономерности. Сочетание анализа текста с машинным обучением принесет большую пользу бизнесу и оператору связи. Сегодня, в современную эпоху, по мере того, как Интернет растет, социальные сети или социальные сети также сильно растут. Социальные сети и цифровые медиа являются одной из самых быстрорастущих отраслей...
Может ли извлечение контекста заменить анализ тональности?
Анализ настроений сложен. Большинство систем, представленных на рынке, будут работать с точностью около 55–65 % для невидимых данных, даже несмотря на то, что их точность при перекрестных проверках может составлять 85 %+. Несколько причин, по которым сложно создать универсальный анализатор настроений; - Слишком много различий в текстах в разных доменах, что приводит к разным значениям. - Выявление сарказма и сочетания фраз типа «неплохо» не равно «не» И «плохо». На данном этапе..
Автоматическое создание функций для текстовых данных с использованием текстовых функций
Многие победители конкурса Kaggle и специалисты по анализу данных подчеркивают одну вещь, которая может поставить вас на первое место в таблице лидеров - «Разработка функций». Независимо от того, насколько сложна ваша модель, хорошие функции всегда помогут процессу построения модели машинного обучения лучше, чем другие. Что такое разработка функций? Функции - это не что иное, как столбцы / размеры, а разработка функций - это процесс создания новых функций или предикторов на основе..
примечания к изучению: Тематическое моделирование LDA
«Работа питает благородные умы». — СЕНЕКА Скрытое распределение Дирихле (LDA) — это неконтролируемый метод машинного обучения, используемый для извлечения количество тем в данных распределение тем в каждом тексте распределение слов в каждой теме Тема представляет собой представление основных ключевых слов в определенной пропорции, и хорошая тематическая модель сможет классифицировать каждый текст по темам на основе используемых слов. Данные import pandas as pd import..
Как выбрать лучшее решение для текстовой аналитики и сравнительный анализ различных инструментов НЛП
Введение Большие достижения в области искусственного интеллекта и науки о данных привели к значительным улучшениям в различных инструментах и ​​решениях для анализа текста. Таким образом, это привело к прямым или косвенным улучшениям в разработке и тестировании решения текстовой аналитики . В нынешнюю эпоху искусственного интеллекта обработка естественного языка привела к идеальной интерпретации когнитивных компонентов человеческого языка. Улучшения в методологиях машинного..
Виалаб на IEEE VIS 2019
В этом году на Конференцию IEEE VIS (19–25 октября) члены исследовательской группы по визуализации Технического университета Онтарио Vialab приедут в конференц-центр Ванкувера, чтобы представить результаты исследований по всему спектру мероприятий конференции. Начиная с субботы, приглашенный исследователь Томмазо Элли (Politenico Milano) представит свои планы диссертации по цифровым гуманитарным наукам на докторском коллоквиуме. В воскресенье Кристофер Коллинз (сопредседатель плакатов..
Что такое распознавание именованных сущностей?
Распознавание именованных сущностей (NER) также известно как «Идентификация сущностей». Это метод обработки естественного языка (NLP), который стремится найти и классифицировать именованные объекты, упомянутые в любой форме неструктурированного текста. Каждое слово идентифицируется в заранее определенных категориях, таких как Организация, Место, Человек, Выражения времени, Количества, Денежные значения, Проценты и т. Д. Извлечение именованных сущностей из неструктурированных..