nlp in practice

NLP-inpractice

Используйте эти образцы и инструменты кода машинного обучения в НЛП, текстовое управление и инструменты для решения проблем с текстовыми данными реального мира.

Записные книжки / источник

Ссылки в первом столбце перенесите вас в подпапку/репозиторий с исходным кодом.

Задача	Связанная статья	Тип источника	Описание
Крупномасштабная извлечение фразы	Фраза2VEC Статья	Скрипт Python	Извлеките фразы для больших объемов данных с использованием pyspark. Аннотируйте текст, используя эти фразы или используйте фразы для других нижестоящих задач.
Word Cloud для Notebook Jupyter и веб -приложений Python	Статья Word_Cloud	Скрипт Python + ноутбук	Визуализируйте верхние ключевые слова, используя количество слов или TFIDF
Gensim word2vec (с набором данных)	Статья Word2VEC	блокнот	Как правильно работать с Word2VEC, чтобы получить желаемые результаты
Чтение файлов и количество слов с помощью Spark	Spark Article	Скрипт Python	Как читать файлы разных форматов, используя pyspark с примером подсчета слов
Извлечение ключевых слов с помощью TF-IDF и Sklearn (с набором данных)	TFIDF статья	блокнот	Как извлечь интересные ключевые слова из текста, используя TF-IDF и Python Sklearn
Текст предварительная обработка	Текстовая предварительная обработка статьи	блокнот	Несколько фрагментов кода о том, как выполнить предварительную обработку текста. Включает в себя стебля, удаление шума, лемматизация и удаление слова.
TFIDFTRANSFORMER против TFIDFVECTORIZER	Статья об использовании tfidftransformer и tfidfvectorizer	блокнот	Как правильно использовать tfidftransformer и tfidfvectorizer и разницу между ними и тем, что использовать, когда.
Доступ	Предварительно обученная статья	блокнот	Как получить доступ к предварительно обученным встраиванию перчаток и word2VEC с использованием gensim и пример того, как эти встраивания могут быть использованы для сходства текста
Текстовая классификация в Python (с набором данных новостей)	Текстовая классификация с помощью статьи о логистической регрессии	блокнот	Начните с классификацией текста. Узнайте, как построить и оценить текстовый классификатор для классификации новостей, используя логистическую регрессию.
Примеры использования графства	Как правильно использовать график -экзамен? Углубленная статья	блокнот	Узнайте, как максимизировать использование граф -вертикализатора так, чтобы вы не просто вычислили количество слов, но и предварительно предварительно обрабатываете ваши текстовые данные, а также извлечение дополнительных функций из вашего текстового набора данных.
Примеры хэшингекторализатора	Хэшинг верлеклизатор против Статья CountVectorizer	блокнот	Изучите различия между хэшингекторизатором и графическим векторизатором и когда использовать, который.
CBOW против SKIPGRAM	Word2VEC: Сравнение статьи Cbow, Skipgram & Skipgramsi	блокнот	Быстрое сравнение трех встроенных архитектуры.

Примечания

• Для получения дополнительной информации, пожалуйста, посмотрите этот список.
• Если вы хотите получить статьи по электронной почте, подпишитесь на мой список рассылки.

Контакт

Этот репозиторий поддерживается Кавитой Ганесан. Связайтесь со мной в LinkedIn или Twitter.