Perguntas com a marcação «sentiment-analysis»

Estou tentando treinar um modelo de aumento de gradiente com mais de 50 mil exemplos com 100 recursos numéricos. XGBClassifierlida com 500 árvores em 43 segundos na minha máquina, enquanto GradientBoostingClassifierlida com apenas 10 árvores (!) em 1 minuto e 2 segundos :( Não me preocupei em tentar cultivar 500 …

29 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 

Estou tentando remover palavras de parada antes de executar a modelagem de tópicos. Notei que algumas palavras de negação (não, nem, nunca, nenhuma etc.) são geralmente consideradas palavras de parada. Por exemplo, NLTK, spacy e sklearn incluem "not" em suas listas de palavras de parada. No entanto, se removermos "não" …

18 nlp  topic-model  sentiment-analysis 

Crio um corr()df a partir de um df original. O corr()df saiu 70 X 70 e é impossível de visualizar o mapa de calor ... sns.heatmap(df). Se eu tentar exibir corr = df.corr(), a tabela não se encaixa na tela e posso ver todas as correlações. É uma maneira de …

16 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 

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of time steps n - length of input …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria das línguas tem algum número de …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Estou trabalhando na análise de sentimentos sobre tweets usando o word2vec como representação de palavras. Eu treinei meu modelo word2vec. Mas quando vou treinar meu classificador, enfrento o problema de que cada tweet tem tamanho diferente e o classificador (RandomForest) precisa que todos os exemplos sejam do mesmo tamanho. Atualmente, …

10 word-embeddings  word2vec  sentiment-analysis 

Estou tentando fazer uma análise de sentimentos. Para converter as palavras em vetores de palavras, estou usando o modelo word2vec. Suponha que eu tenho todas as frases em uma lista chamada 'frases' e estou passando essas frases para o word2vec da seguinte maneira: model = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=4 , min_count=40, size=300, …

9 machine-learning  deep-learning  word-embeddings  word2vec  sentiment-analysis 

Estou tentando entender a análise de sentimentos e como aplicá-la usando qualquer linguagem (R, Python etc.). Gostaria de saber se existe um bom lugar na internet para o tutorial que eu possa seguir. Pesquisei no Google, mas não estava muito satisfeito porque não eram tutoriais, mas mais teoria. Quero teoria …

9 machine-learning  reference-request  sentiment-analysis 

Estou procurando compilar um corpus de sentimentos para artigos de notícias em vários idiomas (~ 100 mil por idioma. Para um experimento de aprendizado de máquina) em que cada artigo é rotulado como positivo, neutro ou negativo. Pesquisei alto e baixo, mas não consegui encontrar nada parecido com este disponível. …

7 machine-learning  python  nlp  dataset  sentiment-analysis 

Para uma tarefa de análise de sentimentos, suponha que tenhamos algumas classes representadas por características .ccciii Podemos representar a probabilidade condicional de cada classe como: que representa cada recurso e é a classe temos. , podemos representar Nossos antecedentes para cada classe são dados por: que:P(c|wi)=P(wi|c)⋅P(c)P(wi)P(c|wi)=P(wi|c)⋅P(c)P(wi)P(c | w_i) = \frac{P(w_i|c) …

7 machine-learning  nlp  naive-bayes-classifier  sentiment-analysis  natural-language-process 

A maioria dos conjuntos de dados de código aberto está bem formatada, ou seja, cada mensagem de email é separada bem como o conjunto de dados da Enron. Mas, no mundo real, é altamente difícil separar uma mensagem de email principal de um segmento de emails. Por exemplo, considere a …

7 classification  scikit-learn  apache-spark  preprocessing  sentiment-analysis 

Eu sou um novato quando se trata de aprendizado de máquina. Estou tentando obter experiência prática analisando diferentes algoritmos de aprendizado supervisionado usando a biblioteca scikit-learn de python. Estou usando o conjunto de dados sentiment140 de 1,6 milhão de tweets para análise de sentimentos usando vários desses algoritmos. Não sei …

7 machine-learning  nlp  sentiment-analysis 

então estou usando o Spark para fazer análises de sentimentos e continuo recebendo erros com os serializadores que ele usa (acho) para transmitir objetos python. PySpark worker failed with exception: Traceback (most recent call last): File "/Users/abdul/Desktop/RSI/spark-1.0.1-bin- hadoop1/python/pyspark/worker.py", line 77, in main serializer.dump_stream(func(split_index, iterator), outfile) File "/Users/abdul/Desktop/RSI/spark-1.0.1-bin- hadoop1/python/pyspark/serializers.py", line 191, …

7 apache-spark  pyspark  sentiment-analysis