Python主题建模、情感分析酒店评论、工商银行手机APP用户评论:MLP、LSTM、CNN、LDA、SVM、随机森林、朴素贝叶斯
本文整合自然语言处理(NLP)与机器学习领域的成熟技术,通过两个实战案例构建 “文本预处理 – 特征提取 – 情感分类 – 痛点挖掘” 的完整解决方案,覆盖金融科技与酒店服务两大高频应用场景。
本文整合自然语言处理(NLP)与机器学习领域的成熟技术,通过两个实战案例构建 “文本预处理 – 特征提取 – 情感分类 – 痛点挖掘” 的完整解决方案,覆盖金融科技与酒店服务两大高频应用场景。
在这篇文章中,我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。
大数据已经成为变革和创新的技术力量和思维方式,成为当前研究的热门领域。
我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。 本教程以自然语言处理流程为特色,从原始数据开始,准备,建模,可视化论文。
最近我们被客户要求撰写关于文本挖掘的研究报告。我们对20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析。
NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集; 这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。
通常,当我们在线搜索信息时,有两种主要方法:关键字 – 使用搜索引擎并输入与我们想要查找的内容相关的单词
链接。链接的页面可能共享相似或相关的内容。

技术干货

最新洞察

视频号
This will close in 0 seconds