Загрузка страницы

Определение тональности текста c помощью мешка слов | Обработка естественного языка

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 – https://colab.research.google.com/drive/1EixqulUPvWqtELmta8Y9hmRedU-sNaYi?usp=sharing

Проект реализуется победителем Конкурса на предоставление грантов преподавателям магистратуры благотворительной программы "Стипендиальная программа Владимира Потанина" Благотворительного фонда Владимира Потанина".

вКонтакте - https://vk.com/avsozykin
telegram - https://t.me/a_sozykin
Мой сайт - https://www.asozykin.ru

Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках - http://www.youtube.com/c/AndreySozykinCS

Видео Определение тональности текста c помощью мешка слов | Обработка естественного языка канала Andrey Sozykin
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
21 января 2023 г. 20:27:35
00:14:03
Другие видео канала
Регистрация на Финал фестиваля RuCode 2023Регистрация на Финал фестиваля RuCode 2023Вебинар Искусство генеративного дизайна | Фестиваль RuCodeВебинар Искусство генеративного дизайна | Фестиваль RuCodeНейронные сети для обработки текста | Обработка естественного языкаНейронные сети для обработки текста | Обработка естественного языкаПлотные векторные представления слов для определение тональности | Обработка естественного языкаПлотные векторные представления слов для определение тональности | Обработка естественного языкаКлассификация текста | Обработка естественного языкаКлассификация текста | Обработка естественного языкаОбучение модели Word2Vec | Обработка естественного языкаОбучение модели Word2Vec | Обработка естественного языкаПредварительно обученные word embeddings | Обработка естественного языкаПредварительно обученные word embeddings | Обработка естественного языкаWord embeddings для векторизации текста | Обработка естественного языкаWord embeddings для векторизации текста | Обработка естественного языкаВекторизация русского текста на Python | Обработка естественного языкаВекторизация русского текста на Python | Обработка естественного языкаВекторизация текста: простые методы | Обработка естественного языкаВекторизация текста: простые методы | Обработка естественного языкаГотовим русский текст для обработки на Python | Обработка естественного языкаГотовим русский текст для обработки на Python | Обработка естественного языкаПредварительная обработка текста | Обработка естественного языкаПредварительная обработка текста | Обработка естественного языкаОблако Streamlit | Инженерия искусственного интеллектаОблако Streamlit | Инженерия искусственного интеллектаОтзывы выпускников магистратуры УрФУ "Разработка и управление в программных проектах"Отзывы выпускников магистратуры УрФУ "Разработка и управление в программных проектах"Магистратура Инженерия искусственного интеллекта в СамГТУМагистратура Инженерия искусственного интеллекта в СамГТУМагистратура Инженерия искусственного интеллекта в СФУ и ТюмГУМагистратура Инженерия искусственного интеллекта в СФУ и ТюмГУМагистратура Инженерия искусственного интеллекта | Магистратуры цифровых профессий ИРИТ-РТФ УрФУМагистратура Инженерия искусственного интеллекта | Магистратуры цифровых профессий ИРИТ-РТФ УрФУИТ Инновации в бизнесе | Магистратуры цифровых профессий ИРИТ-РТФ УрФУИТ Инновации в бизнесе | Магистратуры цифровых профессий ИРИТ-РТФ УрФУСинтаксический анализ на Python | Обработка естественного языкаСинтаксический анализ на Python | Обработка естественного языкаСинтаксический анализ | Обработка естественного языкаСинтаксический анализ | Обработка естественного языка
Яндекс.Метрика