Python NLP
Картинка анонса

Анализ естественного языка (NLP)

В 1913 году ученые математики, используя ручной подсчет определили, что 43% гласных и 57% согласных содержит роман А.С. Пушкина «Евгений Онегин». Основной задачей было — построить первую модель генерирования языка и доказать, что статистические свойства языка можно моделировать. Сегодня расскажу, как, используя современные методы обработки языка, научить машину определять тематику текста.

Python NLP
Картинка анонса

Анализ естественного языка (NLP)

В 1913 году ученые математики, используя ручной подсчет определили, что 43% гласных и 57% согласных содержит роман А.С. Пушкина «Евгений Онегин». Основной задачей было — построить первую модель генерирования языка и доказать, что статистические свойства языка можно моделировать. Сегодня расскажу, как, используя современные методы обработки языка, научить машину определять тематику текста.

Text mining Python
Картинка анонса

Анализ тональности текста с использованием словарей эмотивной лексики

Дана классическая задача по тональности текста – поиск в тексте негатива. Для размеченных данных задача сводится к простой бинарной классификации, но данные не всегда могут быть размечены изначально.

NLP Machine Learning
Картинка анонса

Анализ комментариев клиентских менеджеров по результатам коммуникаций с клиентами

Как исследовать комментарии клиентских менеджеров по результатам коммуникаций с клиентами? А если число разговоров измеряется миллионами? На помощь приходит NLTK.