NLP: Решение задачи классификации твитов, векторные представления текстов - «Школа Больших Данных»
МЕНЮ
Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
ТЕМЫ
Новости ИИ
Искусственный интеллект
Голосовой помощник
Городские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Слежка за людьми
Угроза ИИ
Разработка ИИГолосовой помощник
Городские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Слежка за людьми
Угроза ИИ
ИИ теория
Компьютерные науки
Машинное обуч. (Ошибки)
Машинное обучение
Машинный перевод
Нейронные сети начинающим
Реализация ИИ
Реализация нейросетей
Создание беспилотных авто
Трезво про ИИ
Философия ИИ
Внедрение ИИКомпьютерные науки
Машинное обуч. (Ошибки)
Машинное обучение
Машинный перевод
Нейронные сети начинающим
Реализация ИИ
Реализация нейросетей
Создание беспилотных авто
Трезво про ИИ
Философия ИИ
Big data
Генетические алгоритмы
Капсульные нейросети
Основы нейронных сетей
Распознавание лиц
Распознавание образов
Распознавание речи
Техническое зрение
Чат-боты
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
Техническое зрение
Чат-боты
Авторизация
2020-10-25 06:43
В данном видео приведен пример второй стадии решения NLP задачи классификации текстов на языке программирования Python. Приведен пример преобразования корпуса текстов в числовые вектора с помощью алгоритмов BOW и TF-IDF.
Ссылка на код: https://gist.github.com/MachineLearningIsEasy/375f68fe596ba7efc9b8a50804f8339d
Источник: gist.github.com