Определение тональности текста c помощью мешка слов | Обработка естественного языка
Вставка
- Опубліковано 7 чер 2024
- Определение тональности отзывов на банки с помощью классических алгоритмов машинного обучения. Используем логистическую регрессию и мешок слов.
00:00 - Начало
01:45 - Загрузка и предобработка данных
03:13 - Подготовка данных для обучения
06:55 - Создание мешка слов
07:30 - Обучение модели логистической регрессии
09:00 - Оценка качества обучения модели
10:10 - Применение модели
Colab-ноутбук из видео - colab.research.google.com/dri...
Проект реализуется победителем Конкурса на предоставление грантов преподавателям магистратуры благотворительной программы "Стипендиальная программа Владимира Потанина" Благотворительного фонда Владимира Потанина".
вКонтакте - avsozykin
telegram - t.me/a_sozykin
Мой сайт - www.asozykin.ru
Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках - / andreysozykincs - Наука та технологія
Андрей, здравствуйте! Спасибо большое Вам за труд и такие полезные подробные уроки! Не в первый раз смотрю ваши видео и каждый раз они на высоте. Здоровья, процветания и всех благ вам!
Супер 🎉 Андрей, спасибо большое!!!
Пожалуйста!
Андрей, здравствуйте! Спасибо, что делитесь своим опытом и знаниями. Будет ли урок, как сохранить подобную модель и использовать её повторно?
Спасибо большое! Это именно то, что мне сейчас нужно!!!
Пожалуйста! Рад, что видео полезно!
Спасибо вам за ваш плейлист по сетям
Пожалуйста!
Не планируете ли про трасформеры что-то подобное? RNN-то особо не носят в наше время в продакшене, правильно? :)
1:53 - опечатка в ноутбуке (и в других, где есть функция preprocess()).
В функции preprocess() параметры идут в таком порядке: text, stop_words, punctuation_marks, morph. При добавлении столбца "Preprocessed_texts" к переменной banks, в функцию preprocess() передаются аргументы в другом порядке: row['Text'], punctuation_marks, stop_words, morph.
Здравствуйте, можно увеличить количество классов mapping ={1,2,3,4,5....} ?
Корректно ли строить словарь на всем объеме данных, а затем тестировать модель, построенную по нему, на части данных, которая участвовала в его построении?
Здравствуйте! Обратите, пожалуйста, внимание на то, что в плейлисте по SQL перед уроком про агрегатные функции отсутствует видео по GROUP BY
Да, в видео ошибка. Я его переделаю и снова выложу.
А не хотите ещё с помощью трансформера тональность определить? Декодеры-энкодеры -- сейчас в тренде ! 😀