Perguntas com a marcação «text-mining»

Refere-se a um subconjunto de mineração de dados relacionado à extração de informações na forma de texto, reconhecendo padrões. O objetivo da mineração de texto geralmente é classificar um determinado documento em uma de várias categorias de maneira automática e melhorar esse desempenho dinamicamente, tornando-o um exemplo de aprendizado de máquina. Um exemplo desse tipo de mineração de texto são os filtros de spam usados ​​para email.

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Por que o xgboost é muito mais rápido que o sklearn GradientBoostingClassifier?
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 …
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Como anotar documentos de texto com metadados?
Tendo muitos documentos de texto (em linguagem natural, não estruturados), quais são as maneiras possíveis de anotá-los com alguns metadados semânticos? Por exemplo, considere um pequeno documento: I saw the company's manager last day. Para poder extrair informações dele, ele deve ser anotado com dados adicionais para ser menos ambíguo. …
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Algoritmos para agrupamento de texto
Eu tenho um problema de agrupar uma quantidade enorme de frases em grupos por seus significados. Isso é semelhante a um problema quando você tem muitas frases e deseja agrupá-las por seus significados. Quais algoritmos são sugeridos para fazer isso? Não conheço o número de clusters com antecedência (e, à …
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Extrair as partes mais informativas do texto dos documentos
Existem artigos ou discussões sobre a extração de parte do texto que contêm mais informações sobre o documento atual. Por exemplo, eu tenho um grande corpus de documentos do mesmo domínio. Há partes do texto que contêm as principais informações sobre as quais um único documento fala. Quero extrair algumas …
16 nlp  text-mining 
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aumentar o mapa de calor marítimo
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 
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Como fazer a correspondência difusa de endereços postais?
Gostaria de saber como combinar endereços postais quando o formato deles for diferente ou quando um deles estiver incorreto. Até agora, encontrei soluções diferentes, mas acho que elas são bastante antigas e não muito eficientes. Tenho certeza de que existem métodos melhores; portanto, se você tiver referências para ler, tenho …
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