10,3 тыс подписчиков
🌐 Пошаговое руководство по NLP: конструирование признаков текстовых данных
Конструирование признаков (feature engineering) — процесс выбора и создания наиболее релевантных и полезных признаков для ввода в модель машинного обучения. Это важнейший шаг в ходе МО, который может существенно повлиять на производительность, сложность и способность модели обобщать новые данные. Тщательно выбирая и конструируя признаки, используемые в качестве входных данных, можно повысить точность и эффективность модели и избежать ее чрезмерного обучения.
Одним из основных текстовых источников является Twitter. Соцсеть содержит множество информации, которую можно использовать для создания моделей МО, помогающих решать различные задачи, такие как анализ настроений, тематическая классификация и многие другие.
Чтобы обучить модель МО на данных твитов, сначала нужно извлечь из них признаки. Рассмотрим различные типы признаков, которые можно извлечь из твитов, и способы их получения в Python.
Около минуты
3 марта 2023