Обнаружение сарказма с помощью машинного обучения |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-08-25 10:42 Сарказм был частью нашего языка на протяжении многих лет. Это означает быть противоположным тому, что вы имеете в виду, обычно с отличным тоном голоса в веселой игровой форме. Если вы думаете, что любой может понять сарказм, то вы ошибаетесь, потому что понимание сарказма зависит от ваших языковых навыков и вашего знания других людей. А как же компьютер? Можно ли обучить модель машинного обучения, которая может определять, является ли предложение саркастичным или нет? Да, это возможно! Так что, если вы хотите научиться распознавать сарказм с помощью машинного обучения, эта статья для вас. В этой статье я расскажу вам об обнаружении сарказма с помощью машинного обучения с использованием Python. На протяжении многих лет сарказм был частью каждого человеческого языка. Сегодня он также используется в заголовках новостей и на различных других платформах социальных сетей, чтобы привлечь больше внимания. Обнаружение сарказма - это задача обработки естественного языка и двоичной классификации. Мы можем обучить модель машинного обучения определять, является ли предложение саркастическим, используя набор данных с саркастическими и несаркастическими предложениями, который я нашел на Kaggle. Надеюсь, теперь вы поняли, что такое сарказм. В следующем разделе я проведу вас через задачу обнаружения сарказма с помощью машинного обучения с использованием языка программирования Python. Набор данных, который я использую для этой задачи, можно скачать здесь. Обнаружение сарказма с использованием Python Теперь давайте начнем с задачи обнаружения сарказма с помощью машинного обучения с использованием Python. Я начну эту задачу с импорта необходимых библиотек Python и набора данных: «Is_sarcastic» столбец в этом наборе данных содержит ярлыки, которые мы должны предсказать для задачи обнаружения сарказма. Он содержит двоичные значения, такие как 1 и 0, где 1 означает саркастический, а 0 означает не саркастический. Поэтому для простоты я преобразовываю значения этого столбца как «саркастический» и «не саркастический» вместо 1 и 0: Теперь подготовим данные для обучения модели машинного обучения. Этот набор данных состоит из трех столбцов, из которых нам нужен только столбец «headline» в качестве функции и столбец «is_sarcastic» в качестве метки. Итак, давайте выберем эти столбцы и разделим данные на 20% тестовый набор и 80% обучающий набор: Теперь я буду использовать алгоритм Bernoulli Naive Bayes для обучения модели задаче обнаружения сарказма: Теперь давайте используем саркастический текст в качестве входных данных, чтобы проверить, обнаруживает ли наша модель машинного обучения сарказм или нет: Вот как вы можете легко обучить модель машинного обучения задаче обнаружения сарказма. Источник: dev-gang.ru Комментарии: |
|