Публикации по теме 'tf-idf'


TF-IDF
Содержание : Что такое TF-IDF? Как мы рассчитываем TF-IDF? Почему мы используем TF-IDF? Преимущества и недостатки TF-IDF Что такое TF-IDF? TF-IDF означает Частота термина, обратная частоте документа. TF-IDF — это метод, который используется для измерения значимости или важности строкового представления, такого как слова, фразы, леммы и т. д., в документах или корпусе. Он в основном используется для получения информации и машинного обучения. TF-IDF разделен на..
Как использовать сходство документов для идентификации поставщиков в счетах-фактурах
До моего первого контакта с Sage мне пришлось гуглить название, чтобы узнать, чем они занимаются. Когда я услышал, что она занимается разработкой программного обеспечения для планирования и учета ресурсов предприятия, я признаю, что первым впечатлением было то, что это звучит немного скучно. Я представил себе стол с кучей бумаг и кого-то, кто вбивает числа в один из этих огромных калькуляторов 80-х годов. Но я не мог ошибиться больше. Вскоре я обнаружил, что Sage уже много лет..
Важность предварительной обработки данных в NLP/NLU
Обработка текстовых данных — одна из интересных задач машинного обучения на сегодняшний день. Текстовые данные и потребность в их обработке исходят из многих аспектов нашей жизни — скажем, вы делаете устную заметку для установки напоминания, пишете рукой сообщение в блокноте, которое потом нужно преобразовать из изображения в текст. Как только текст доступен, он должен быть проанализирован машиной и правильно обработан. Допустим, однажды у вас появилась идея — вы собираетесь..
Найдите наиболее релевантные текстовые данные с помощью pyspark с tf-idf
TF-IDF или Term Frequency-Inverse Document Frequency обычно используется для интеллектуального анализа текста. Вес tf-idf используется для оценки важности ключевого слова для документирования в коллекции документов с использованием статистической меры. Мы можем найти статью, которая имеет самое высокое отношение к ключевому слову. Хорошо, сначала импортируем пакет python from pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark.mllib.feature import HashingTF from pyspark.mllib.feature..
Количественная оценка токсичности чата
Количественная оценка токсичности чата Использование машинного обучения для выявления ненависти в онлайн-чатах Примечание . Ниже приведены примеры ненормативной лексики. Код, использованный в этом проекте, можно найти здесь . Накануне вечером я был на встрече по науке о данных, организованной Twitch (красивый офис и отличная еда!), И завязал там разговор с несколькими инженерами-программистами. Оказывается, они были в команде Безопасность , полностью посвященной поддержанию..
Как НЛП обучает компьютеры значению слов
Изучите область НЛП и то, как с ее помощью машины не только видят слова, но и понимают их с помощью представлений и встраиваний на основе нейронных сетей. Люди умеют разговаривать. Мы понимаем, что кто-то имеет в виду, когда что-то говорит, и можем понять, когда такое слово, как «банк», используется в контексте финансового института или берега реки. Мы используем силу логического, лингвистического, эмоционального рассуждения и понимания, чтобы отвечать во время разговора. Чтобы..
Решение проблемы роста с помощью НЛП
Рост бизнеса сопряжен со своим набором проблем. В этом примере был создан набор бизнес-правил и модель NLP ( Обработка естественного языка ) для автоматизации ответов на запросы на возврат от клиентов. В частности, я сосредоточусь на стороне НЛП. Tf-idf используется для анализа заметок клиентов, чтобы разрешить или остановить автоматический конвейер ответов на запросы возврата клиентов. TL; DR Чтобы решить проблемы, связанные с увеличением количества запросов на возврат, мы..