Stemming va lemmatizatsiya - Stemming va lemmatizatsiya
- Stemming so'zlarni kesish jarayonini anglatadi. Masalan, terminlarni to'xtatish shartlarni kamaytiradi, bahslashadi, bahslashadi va novdaga tortishadi.
- Lemmatizatsiya esa so'zning maqsadga muvofiq ma'nosiga qarab lemmasini belgilaydi. Lemmatizatsiyada stemmingdan farqli o'laroq, kontekst asosida to'g'ri lemmani tanlashda murakkab morfologik tahlil va lug'atlardan foydalanadi. Masalan, lemmatizatsiya algoritmi bahslashish, bahslashish, bahslashish va bahslashish so'zlarini kamaytiradi.
- Stemming ham, lemmatizatsiya ham ma'lumotlar bilan tizimni o`qitishga va matndan keraksizlarini tozalashga yordam beradi.
- Matnni tasniflash
- Matnni tasniflash tuzilmagan matnlarga oldindan aniqlangan turkumlarni tayinlash usulini anglatadi. Matnni tasniflash his-tuyg'ularni tahlil qilishni, spamni aniqlashni va matn ortidagi niyatni osonlashtiradi.
- Ushbu jumlani misol sifatida qabul qiling, "quloqchinlar juda yaxshi tovush sifatiga ega". Klassifikator buni kirish sifatida qabul qilishi va "quloqchinlar" va "tovush sifati" kabi tegishli teglarni tayinlashi mumkin.
- Matnni tasniflash qo'llaniladi:
- Mijozlarning his-tuyg'ularini aniqlash
- Berilgan matn nima haqida gapirayotganini tushunish
- Matnlar ichidagi niyatni aniqlash
- Kalit so'zlar, xususiyatlar va boshqalar kabi muhim tushunchalarni chiqarib olish.
- Jumla ichidagi so'zning ma'nosini aniqlang.
- Matnni tasniflash matnlarni xarajatli usulda tezroq tashkil etish va turkumlashga yordam beradi.
Cross-Validation - Cross-Validation
- Cross-Validation - bu ma'lumotlar cheklangan vaziyatlarda matn klassifikatorlarining bashoratli faoliyatini baholash usuli. Cross-Validationning asosiy maqsadi matnni tahlil qilish modelining yangi ma'lumotlar to'plamiga ega bo'lganingizda qanday ishlashini (aniqlik bo'yicha) ko'rishdir. Shuningdek, dasturni kelgusi matn tahlilida uning samaradorligini oshirish uchun o'qitishda foydalaniladi.
- Masalan, ushbu jumlani ko'rib chiqing, "ushbu ilova ajoyib UI-ga ega va ulardan foydalanish oson". Uni har biri 25% jumla bilan to'rtta quyi to'pga ajrating. Shunday ko'rinishga ega bo'ladi:
- Ushbu ilova mavjud
- Buyuk UI
- Va oson yoʻlni.
- Foydalanish uchun
- To'rtinchi kichik to'plamdagi matnlarni bashorat qilish uchun birinchi uchta kichik to'pni klassifikatorga kiriting. Model to'g'ri bashorat qilganligini tekshiring. Agar yo'q bo'lsa, dasturni o'qitish va aniqlikni oshirish uchun bunday ko'proq jumlalardan foydalaning.
Do'stlaringiz bilan baham: |
