Video: Որքանո՞վ է ճշգրիտ տրամադրությունների վերլուծությունը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Գնահատելիս տրամադրություն (դրական, բացասական, չեզոք) տվյալ տեքստային փաստաթղթի վերաբերյալ, հետազոտությունը ցույց է տալիս, որ մարդկային վերլուծաբանները հակված են համաձայնության գալ դեպքերի շուրջ 80-85%-ում: Բայց երբ դուք աշխատում եք ավտոմատացված տրամադրությունների վերլուծություն բնական լեզվի մշակման միջոցով դուք ցանկանում եք վստահ լինել, որ արդյունքները կան հուսալի.
Նմանապես, ո՞րն է լավ տրամադրությունների միավորը:
Այն միավոր ցույց է տալիս, թե որքան բացասական կամ դրական է վերլուծված ընդհանուր տեքստը: Ա-ից ցածր որևէ բան միավոր -0.05-ից մենք նշում ենք որպես բացասական, իսկ 0.05-ից բարձր ցանկացածը նշում ենք որպես դրական: Միջանկյալ ամեն ինչ ներառականորեն, մենք նշում ենք որպես չեզոք:
Կարելի է նաև հարցնել՝ ո՞ր ալգորիթմն է լավագույնը տրամադրությունների վերլուծության համար: Զգացմունքների վերլուծությունը նմանատիպ տեխնոլոգիա է, որն օգտագործվում է հաճախորդների զգացմունքները հայտնաբերելու համար, և կան բազմաթիվ ալգորիթմներ, որոնք կարող են օգտագործվել տրամադրությունների վերլուծության համար նման հավելվածներ ստեղծելու համար: Ըստ մշակողների և ML փորձագետների SVM , Միամիտ Բայես իսկ առավելագույն էնտրոպիան լավագույնս վերահսկվող մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներն են:
Նաև հարց է, թե ինչպես է աշխատում տրամադրությունների վերլուծությունը:
Զգացմունքների վերլուծություն – այլ կերպ հայտնի է որպես կարծիքի արդյունահանում – շատ տարածված, բայց հաճախ սխալ ընկալվող տերմին է: Ըստ էության, դա մի շարք բառերի հետևում գտնվող հուզական երանգը որոշելու գործընթացն է, որն օգտագործվում է առցանց հիշատակման մեջ արտահայտված վերաբերմունքի, կարծիքների և հույզերի ըմբռնում ձեռք բերելու համար:
Ո՞րն է տրամադրությունների վերլուծության նպատակը:
Զգացմունքների վերլուծություն գրվածքի դրական, բացասական կամ չեզոք լինելը որոշելու գործընթացն է: Զգացմունքների վերլուծություն օգնում է խոշոր ձեռնարկությունների տվյալների վերլուծաբաններին գնահատել հասարակական կարծիքը, կատարել շուկայի նրբերանգ հետազոտություն, վերահսկել ապրանքանիշի և արտադրանքի հեղինակությունը և հասկանալ հաճախորդների փորձը:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս կարող եմ ավելի ճշգրիտ որոնել Google-ում:
Google Search-ի 20 խորհուրդներ՝ Google-ն ավելի արդյունավետ օգտագործելու համար Օգտագործեք ներդիրները: Առաջին խորհուրդը Google-ի որոնման մեջ ներդիրներն օգտագործելն է: Օգտագործեք մեջբերումներ: Բառերը բացառելու համար օգտագործեք գծիկ: Օգտագործեք երկու կետ՝ կոնկրետ կայքեր որոնելու համար: Գտեք էջ, որը կապում է մեկ այլ էջ: Օգտագործեք աստղանիշի նշանը: Գտեք կայքեր, որոնք նման են այլ կայքերին: Օգտագործեք Google որոնումը մաթեմատիկա անելու համար
Ո՞րն է մեղք 240-ի ճշգրիտ արժեքը:
Մեղք (240) = մեղք (60 + 180) = - մեղք 60
Ինչպե՞ս եք անում տրամադրությունների վերլուծությունը Twitter-ի տվյալների վրա:
Որպեսզի օգնենք ձեզ սկսել, մենք պատրաստել ենք քայլ առ քայլ ձեռնարկ՝ ձեր սեփական տրամադրությունների վերլուծության մոդելը ստեղծելու համար. Ընտրեք մոդելի տեսակը: Որոշեք, թե ինչ տեսակի դասակարգում եք ցանկանում անել: Ներմուծեք ձեր Twitter-ի տվյալները: Որոնել թվիթներ: Նշեք տվյալները՝ ձեր դասակարգիչը պատրաստելու համար: Փորձեք ձեր դասակարգիչը: Գործի դրեք մոդելը
Ինչպե՞ս համատեղել նախագծերը ճշգրիտ:
Միավորել երկու նախագծեր Xactimate աշխատասեղանին Ծրագրի վահանակում ձախ կողմում գտնվող նավիգացիոն ընտրացանկում սեղմեք Տեղական: Ընտրեք նույն տիպի երկու նախագիծ (Գնահատում, FEMA ջրհեղեղի պահանջներ կամ Գնահատում), այնուհետև կտտացրեք «Միաձուլման» պատկերակը նախագծի ընտրանքների ցանկում՝ աջ կողմում: Գործընթացն ավարտելու համար օգտագործեք Ծրագրի միաձուլման մոգը
Ինչպե՞ս է աշխատում Վեյդերի տրամադրությունների վերլուծությունը:
VADER-ի տրամադրությունների վերլուծությունը (լավ, ամեն դեպքում, Pythonimplementation-ում) վերադարձնում է տրամադրությունների գնահատականը -1-ից 1-ի միջակայքում՝ ամենաբացասականից մինչև առավել դրական: Նախադասության այս զգացմունքային միավորը հաշվարկվում է նախադասության մեջ VADER բառարանում նշված յուրաքանչյուր բառի տրամադրության միավորների ամփոփմամբ: