Pertanyaan yang diberi tag «text-mining»

Mengacu pada subset penambangan data yang berkaitan dengan mengekstraksi informasi dari data dalam bentuk teks dengan mengenali pola. Tujuan dari penggalian teks sering untuk mengklasifikasikan dokumen yang diberikan ke dalam salah satu dari sejumlah kategori secara otomatis, dan untuk meningkatkan kinerja ini secara dinamis, menjadikannya contoh pembelajaran mesin. Salah satu contoh penambangan teks jenis ini adalah filter spam yang digunakan untuk email.


Mengapa xgboost jauh lebih cepat daripada sklearn GradientBoostingClassifier?
Saya mencoba untuk melatih model peningkatan gradien lebih dari 50k contoh dengan 100 fitur numerik. XGBClassifiermenangani 500 pohon dalam waktu 43 detik pada mesin saya, sementara GradientBoostingClassifierhanya menangani 10 pohon (!) dalam 1 menit dan 2 detik :( Saya tidak repot-repot mencoba menumbuhkan 500 pohon karena akan memakan waktu berjam-jam. …
scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

Algoritma apa yang harus saya gunakan untuk melakukan klasifikasi pekerjaan berdasarkan data resume?
Perhatikan bahwa saya melakukan semuanya dalam R. Masalahnya sebagai berikut: Pada dasarnya, saya memiliki daftar riwayat hidup (CV). Beberapa kandidat akan memiliki pengalaman kerja sebelumnya dan beberapa tidak. Tujuannya di sini adalah untuk: berdasarkan teks pada CV mereka, saya ingin mengklasifikasikan mereka ke dalam sektor pekerjaan yang berbeda. Saya khususnya …


Ekstraksi kata kunci / frasa dari Teks menggunakan perpustakaan Deep Learning
Mungkin ini terlalu luas, tetapi saya mencari referensi tentang bagaimana menggunakan pembelajaran mendalam dalam tugas meringkas teks. Saya sudah menerapkan peringkasan teks menggunakan pendekatan frekuensi kata standar dan peringkat kalimat, tetapi saya ingin mengeksplorasi kemungkinan menggunakan teknik pembelajaran yang mendalam untuk tugas ini. Saya juga telah melalui beberapa implementasi yang …

apa perbedaan antara klasifikasi teks dan model topik?
Saya tahu perbedaan antara pengelompokan dan klasifikasi dalam pembelajaran mesin, tapi saya tidak mengerti perbedaan antara klasifikasi teks dan pemodelan topik untuk dokumen. Dapatkah saya menggunakan pemodelan topik di atas dokumen untuk mengidentifikasi suatu topik? Bisakah saya menggunakan metode klasifikasi untuk mengklasifikasikan teks di dalam dokumen-dokumen ini?



Bagaimana cara membuat anotasi dokumen teks dengan meta-data?
Memiliki banyak dokumen teks (dalam bahasa alami, tidak terstruktur), apa cara yang memungkinkan untuk membuat anotasi dengan beberapa meta-data semantik? Misalnya, pertimbangkan dokumen pendek: I saw the company's manager last day. Untuk dapat mengekstraksi informasi darinya, harus dianotasi dengan data tambahan agar tidak ambigu. Proses menemukan meta-data tersebut tidak dipertanyakan, …


Algoritma untuk pengelompokan teks
Saya memiliki masalah mengelompokkan kalimat dalam jumlah besar ke dalam kelompok dengan artinya. Ini mirip dengan masalah ketika Anda memiliki banyak kalimat dan ingin mengelompokkannya berdasarkan artinya. Algoritma apa yang disarankan untuk melakukan ini? Saya tidak tahu jumlah cluster di muka (dan karena semakin banyak data yang datang, cluster juga …

Ekstrak bagian teks yang paling informatif dari dokumen
Apakah ada artikel atau diskusi tentang penggalian bagian teks yang paling banyak menyimpan informasi tentang dokumen saat ini. Misalnya, saya memiliki kumpulan besar dokumen dari domain yang sama. Ada bagian teks yang menyimpan informasi penting yang dibicarakan oleh satu dokumen. Saya ingin mengekstrak beberapa bagian itu dan menggunakannya sebagai ringkasan …

membuat peta panas seaborn lebih besar
Saya membuat corr()df dari df asli. The corr()df keluar 70 X 70 dan tidak mungkin untuk memvisualisasikan heatmap tersebut ... sns.heatmap(df). Jika saya mencoba untuk menampilkan corr = df.corr(), tabel tidak cocok dengan layar dan saya bisa melihat semua korelasinya. Apakah ini cara untuk mencetak keseluruhan dfterlepas dari ukurannya atau …
visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Bagaimana cara melakukan pencocokan alamat pos fuzzy?
Saya ingin tahu cara mencocokkan alamat pos ketika formatnya berbeda atau ketika salah satu dari mereka salah eja. Sejauh ini saya telah menemukan solusi yang berbeda tetapi saya pikir mereka sudah cukup tua dan tidak terlalu efisien. Saya yakin ada beberapa metode yang lebih baik, jadi jika Anda memiliki referensi …


Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.