В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

Natural Language Processing

2656 membersпожаловаться на группу
2021 April 16

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
тип такого
источник
16:42пожаловаться#1

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
с развернутым пуутем к каждому документу
источник
16:43пожаловаться#2

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
оно?
источник
16:43пожаловаться#3

CN

Crustacean Newman in Natural Language Processing
Поиск контекста, который влияет на какой-то выделенный класc
источник
16:43пожаловаться#4

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
ааа
источник
16:43пожаловаться#5

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
ну попробуйте https://towardsdatascience.com/nlp-extracting-the-main-topics-from-your-dataset-using-lda-in-minutes-21486f5aa925
Medium
NLP: Extracting the main topics from your dataset using LDA in minutes
Doing cool things with data!
источник
16:43пожаловаться#6

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
зачем вам корпус тогда
источник
16:44пожаловаться#7

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
сначала достаете топики, потом сортирете тексты, потом опять топики, опять сортируете
источник
16:45пожаловаться#8

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
и так у вас родится что-то типа того, что вы хотите
источник
16:45пожаловаться#9

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
а если заранее по заданым классам на основе опорных ключевых слов что-то делать, то ... просто поиском на питоне... вчера студенты сдавали как раз ан колеках писаное на троечку:
источник
16:47пожаловаться#10

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
источник
16:47пожаловаться#11

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
вот можете подсмотреть и по такому же принципу нарезать себе любой корпуус
источник
16:48пожаловаться#12

ДС

Дмитрий Симаков... in Natural Language Processing
А если задачу так поставить. Пусть задача сэнтиментов. Для каждого текста хотим понять, почему он положительный или отрицательный. И сделать это 5 словами / фразами из самого текста. Вот такую бы разметку.
источник
16:49пожаловаться#13

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
а так не работает, такк как сетимент - он aspect based
источник
16:50пожаловаться#14

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
как там Bing Liu Sentiment analysis...
источник
16:50пожаловаться#15

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
хорошая книга
источник
16:50пожаловаться#16

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
а в аспект бейзед кждой предметной области есть  фактальная инфа - идиоматические выражения
источник
16:51пожаловаться#17

ДС

Дмитрий Симаков... in Natural Language Processing
Для любого домена, главное пример датасета такого.
источник
16:52пожаловаться#18

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
а еще ...
источник
16:52пожаловаться#19

VV

VVS VVS in Natural Language Processing
а переносиммость моделей между доменами 38-40%
источник
16:53пожаловаться#20