Публикации по теме 'topic-modeling'
Совместное моделирование тем с использованием обработки естественного языка
Совместное тематическое моделирование (CTM) теперь находится в авангарде всех цифровых новостей.
Выше указаны темы, связанные с историей, опубликованной на ведущем новостном веб-сайте, но написанные автором / экспертом вручную. Такая система упоминания тем называется контентной фильтрацией.
Этот подход интуитивно понятен: если пользователь прочитает десять статей, помеченных словом «рост ВВП», он, вероятно, захочет будущие статьи с пометкой «Рост ВВП». И этот метод работает как..
Использование BERTopic для анализа данных Twitter чемпионата мира по футболу в Катаре: часть 2
Это вторая часть использования BERTopic для анализа данных твиттера нашего чемпионата мира, где мы рассмотрим динамическое тематическое моделирование (DTM). Проверьте часть 1 здесь .
Загрузить данные
В первой части урока я сохраняю данные под именем «world_cup_tweets.pkl». Теперь мы можем рассолить его, используя:
import pandas as pd
import pickle
with open('world_cup_tweets.pkl', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
Динамическое моделирование темы
Динамическое..
НЛП с тематическим моделированием
Понимание того, почему мы используем тематическое моделирование, с простой реализацией
Сегодня слишком много данных, а в будущем их будет в тысячу раз. - Бен Хоффман
Почему тематическое моделирование
Тематическое моделирование в основном используется для уменьшения высокой размерности функций, присутствующих в моделях обработки естественного языка, что позволяет нам понять и использовать только основные темы.
Что такое высокая размерность?
Короче говоря, высокая..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..