text-mining
Data Science
Вопрос или проблема Я хочу использовать машинное обучение и обработку естественного языка (NLP), чтобы преобразовать полуструктурированные данные в текстовых файлах в структурированные данные, предсказывая паттерны в файлах и разбивая поля.
Data Science
Вопрос или проблема У меня есть набор библиометрических данных (ссылок). Я хочу извлечь имена авторов, названия и названия конференции/журнала из них. Поскольку стиль ссылок, используемый в разных статьях, варьируется, меня интересует, существуют ли уже
Data Science
Вопрос или проблема У меня есть опыт в области социальных наук, и я занимаюсь проектом по текстовому анализу. Я ищу советы по выбору количества тем/кластеров при анализе текстовых данных. В частности, я анализирую набор данных из более чем 200000 твитов
Data Science
Вопрос или проблема Имея два больших корпуса текста из разных источников, существует ли общепринятый способ выявить различия в vocabularies (n-граммах) между ними? То есть, чтобы получить результаты, которые говорят, например, что биграмма “
Data Science
Вопрос или проблема Я новичок в мире больших данных и извлечения текста. Мне потребовалось время, чтобы понять все связи и научиться классифицировать модные термины. Но есть одно, что я все еще не понимаю. Связь между NLP, извлечением текста и такими
Data Science
Вопрос или проблема Так что в моей голове у меня есть идея о том, как должна выглядеть эта архитектура, или, по крайней мере, как она должна себя вести, но мне трудно ее реализовать. Позвольте мне описать проблему, и если кто-то имеет идеи о том, как
Data Science
Вопрос или проблема Предположим, у меня есть набор уже размеченных документов — некоторые из них являются описаниями вакансий (это документы интереса), а некоторые нет. Мне интересно, какой метод позволит мне построить модель, которая сможет обобщать
Data Science
Вопрос или проблема У меня есть текст твитов в файле Excel: каждая строка — это один твит. Как мне посмотреть этот корпус в Orange3? Я не понимаю, почему я не могу просто увидеть этот корпус. Как видно на изображении ниже, канал красный, и в Просмотре