NLP: Решение задачи классификации твитов, векторные представления текстов - «Школа Больших Данных» |
||
|
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 Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ 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 Телеграм: t.me/ainewsline Источник: gist.github.com Комментарии: |
|