Guest
Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT 00:05 Введение в NLP (Natural Language Processing) • В видео обсуждается задача NLP (Natural Language Processing), которая включает в себя обработку естественного языка. • Рассматриваются три подхода к решению этой задачи: частотный, тематический и нейросетевой. 04:20 Пример задачи NLP • В качестве примера рассматривается задача определения правдивости или ложности информации в твитах. • Используются библиотеки для работы с текстами, такие как Gensim, LTK, и другие. 08:00 Препроцессинг текста • В видео обсуждаются различные методы препроцессинга текста, такие как стемминг, очистка от стоп-слов, и другие. • Приводится пример работы с текстом и его преобразования в список токенов. 10:46 Очистка текста • В видео обсуждаются методы очистки текста от небуквенных символов, цифр, и других неинформативных элементов. • Приводится пример работы с функцией очистки текста от ссылок и эмодзи. 12:47 Векторизация текста • В видео объясняется, как векторизация текста может быть использована для уменьшения размера словаря и длины вектора. • Рассматриваются различные методы векторизации текста, такие как стемминг и тизер. 15:36 Подготовка данных • Функция для очистки текста от HTML, URL, эмодзи, текста в нижнем регистре, тонизации, удаления стоп-слов и других операций. • Создание нового столбца с очищенными токенами. 20:47 Векторизация и обучение модели • Использование CountVectorizer для обучения модели на всех текстах. • Разделение данных на трейн и тест для оценки параметров и гиперпараметров. 28:47 Оценка качества модели • Сравнение точности и confusion matrix для разных подходов векторизации. • Использование TF-IDF для удаления стоп-слов и улучшения качества модели. 31:32 Работа с текстом в TensorFlow и PyTorch • В видео обсуждается работа с текстом в TensorFlow и PyTorch. • В TensorFlow используется метод TFDFModel для обучения и работы с текстом. • В PyTorch используется метод TFDFModel для обучения и работы с текстом, а также метод LCI для кластеризации текста. 38:02 Создание и обучение моделей • В видео объясняется, как создать и обучить модели в TensorFlow и PyTorch. • В TensorFlow создается объект класса TFDFModel, который обучается на корпусе текста. • В PyTorch создается объект класса LCI, который обучается на корпусе текста и возвращает вектор, который используется для обучения модели. 41:50 Работа с обученными моделями • В видео демонстрируется, как использовать обученные модели для анализа текста. • В TensorFlow можно посмотреть словарь, корпус текста и модель, а также число топиков, которые были выделены после обучения. • В PyTorch можно посмотреть число топиков, которые были выделены после обучения, и их представление в виде списка или текстового формата. 46:22 Применение LCI модели • В видео обсуждается применение LCI модели для анализа текста. • LCI модель преобразует текст в векторы, которые затем используются для классификации. • LCI модель может быть более эффективной, чем TF-IDF, но требует больше вычислительных ресурсов. 52:07 Визуализация результатов • В видео демонстрируется визуализация результатов классификации с использованием LCI модели. • Видно, что LCI модель не всегда способна разделить классы текста на четкие группы. 54:00 Применение других моделей • В видео обсуждаются возможности применения других моделей, таких как Random Forest и SVM, для улучшения результатов классификации. • Однако, эти модели также могут столкнуться с проблемами при работе с короткими векторами текста. 01:00:24 Проверка качества работы с моделью • Автор обсуждает качество работы с моделью, используя метод усреднения для преобразования слов в векторы. • Он также обсуждает, как проверить адекватность модели, загрузив обученную модель и проверив ее на различных данных. 01:03:50 Обсуждение дедлайнов и оценок • Автор обсуждает дедлайны и оценки, которые он будет принимать. • Он просит студентов делать отдельные ноутбуки для каждой попытки и сохранять их оценки. • Он также обсуждает важность правильного оформления работ и использования различных моделей для улучшения качества работы.
