A száradás javítja a pontosságot?

Az én esetemben a stop-szavak eltávolítása nagyobb pontosságot biztosít, de a törzsszavazás nem sokat segít . Stemmer alkalmazása után 3-5%-os pontosságcsökkenést tapasztaltam. Kipróbáltam porter stemmerrel és k-stem-rel, de majdnem ugyanazt az eredményt kaptam mindkét esetben.

El kell távolítani a stop szavakat a hangulatelemzéshez?

Nem mindig távolítjuk el a stop szavakat . A stop szavak eltávolítása nagymértékben függ az általunk végzett feladattól és az elérni kívánt céltól. Például, ha olyan modellt tanítunk, amely képes végrehajtani a hangulatelemzési feladatot, előfordulhat, hogy nem távolítjuk el a stopszavakat. ... Tehát általában eltávolítjuk a stop szavakat az ilyen feladatokból.

Miért használjuk a lemmatizálást?

Amint azt valószínűleg mostanra láthatta, a lemmatizálás nyilvánvaló előnye, hogy pontosabb . Tehát ha olyan NLP-alkalmazással van dolgod, mint például egy chatbot vagy egy virtuális asszisztens, ahol a párbeszéd értelmének megértése döntő fontosságú, a lemmatizálás hasznos lehet. De ennek a pontosságnak ára van.

Miért van szükségünk száradásra?

A tőképzés az a folyamat, amikor egy szót a szótövére redukálunk, amely utótagokhoz és előtagokhoz vagy a lemmaként ismert szavak gyökereihez kapcsolódik. ... Ez az oka annak, hogy a lekérdezett további információk a keresési lekérdezések és az információ-visszakeresés szerves részét képezik . Ha egy új szót találnak, az új kutatási lehetőségeket jelenthet.

Használjam a lemmatizálást?

A lemmatizálás a szóvektorok képzésénél is fontos, mivel a szó ablakán belüli pontos számolást megzavarná egy irreleváns ragozás, például egy egyszerű többes szám vagy jelen idejű ragozás. A lemmatizálásra vonatkozó általános szabály nem meglepő: ha nem javítja a teljesítményt, ne lemmatizálja .

Melyik Stemmer a legjobb?

Mi az a származékos algoritmus?

A nyelvi morfológiában és az információkeresésben a tőképzés az a folyamat, amikor a ragozott (vagy néha származtatott) szavakat szótőre, alapra vagy gyökre redukálják – általában írott szóalakra. ... A szóból eredő számítógépes programot vagy szubrutint tőképző programnak, törzsképző algoritmusnak vagy szótőnek nevezhetjük.

Hogyan történik a lemmatizáció?

A lemmatizálás az a folyamat, amikor egy szót az alapformájára alakítanak át . A tőképző és a lemmatizálás közötti különbség az, hogy a lemmatizálás figyelembe veszi a szövegkörnyezetet, és a szót értelmes alapformájává alakítja, míg a tőképző csak az utolsó néhány karaktert távolítja el, ami gyakran helytelen jelentésekhez és helyesírási hibákhoz vezet.

Mit jelent a lemmatizáció?

A lemmatizáció (vagy lemmatizáció) a nyelvészetben az a folyamat, amikor egy szó ragozott formáit csoportosítják, hogy azok egyetlen elemként elemezhetők legyenek, a szó lemmája vagy szótári alakja alapján azonosítva .

Mi az a túlzás?

A szótöbblet az a folyamat, amikor egy szó sokkal nagyobb részét vágják le, mint amennyire szükség van , ami viszont ahhoz vezet, hogy két vagy több szó hibásan redukálódik ugyanarra a szótőre vagy tőre, miközben kettőre vagy többre kellett volna redukálni. tőszavak. Például egyetem és univerzum.

Mit jelent az ML szótő?

Stemming az NLP Pipeline része, amely hasznos a szövegbányászatban és az információkeresésben. A szótő egy olyan algoritmus, amely kivonja a szó morfológiai gyökerét .

Miért növeli a száradás az emlékezést?

A felhasználó által beírt kifejezések törzsével több dokumentum illeszkedik, mivel a felhasználó által beírt kifejezés alternatív szóalakjai is illeszkednek , növelve a teljes felidézést. Ez a pontosság csökkenésének rovására megy.

Mi a Lemmatizer a Pythonban?

A lemmatizáció egy szó különböző ragozott formáinak csoportosításának folyamata, így azok egyetlen elemként elemezhetők . A lemmatizálás hasonló a szótőhöz, de kontextust hoz a szavakhoz. Tehát egy szóhoz kapcsolja a hasonló jelentésű szavakat.

Miért olyan nehéz az NLP?

Miért nehéz az NLP? A természetes nyelv feldolgozása nehéz problémának számít a számítástechnikában . Az emberi nyelv természete az, ami megnehezíti az NLP-t. A természetes nyelveken keresztül történő információátadás szabályait nem könnyű megérteni a számítógépek számára.

Miért távolítják el a stop szavakat?

* A leállító szavakat gyakran eltávolítják a szövegből a mély tanulási és gépi tanulási modellek betanítása előtt, mivel a stop szavak bőségesen fordulnak elő , így alig vagy egyáltalán nem biztosítanak olyan egyedi információt, amely osztályozáshoz vagy klaszterezéshez használható.

A stop szavak eltávolítása növeli a pontosságot?

A stopszavak eltávolítása potenciálisan javíthatja a teljesítményt, mivel kevesebb és csak értelmes token marad. Így növelheti az osztályozás pontosságát . Még a keresőmotorok, például a Google is eltávolítják a stopszavakat az adatok gyors és releváns lekérése érdekében az adatbázisból.

El kell távolítani a stopszavakat?

A szövegre alkalmazott gépi tanulásról szóló számos oktatóanyagban azt olvashatja, hogy a stopszavak eltávolítása szükséges előfeldolgozási lépés. Úgy tűnik, a stop szavak eltávolítása nemcsak szükséges , hanem kötelező is. De ez nem mindig igaz.

Hogyan javíthatom az NLP pontosságát?

Honnan tudhatod, hogy egy NLP-modell pontos-e?

Mi a jó szövegosztályozási pontosság?

78%-os pontossági pontszámot értünk el, ami 4%-kal magasabb, mint a Naive Bayes és 1%-kal alacsonyabb, mint az SVM. Amint láthatja, néhány nagyon alapvető lépést követve és egy egyszerű lineáris modell használatával akár 79%-os pontosságot is elérhettünk ezen a többosztályú szövegosztályozási adatkészleten.