Aug 11 2020

Textgebundene erörterung Musterlösung medien

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Da dies ein Beispiel mit nur wenigen Trainingsbeispielen ist, können wir die Daten nicht wirklich verstehen, aber wir haben die Grundlagen der Themenmodellierung mit Gensim veranschaulicht. Am Ende des Tages kommt es darauf an. Wenn Sie nicht viel Zeit haben, um Texte zu analysieren, oder Sie nicht nach einer detaillierten Analyse suchen und nur herausfinden möchten, um welche Themen ein Haufen von Texten spricht, werden Sie wahrscheinlich mit einem Modellierungsalgorithmus für Themen zufrieden sein. Durch das Erkennen von Mustern wie Worthäufigkeit und -abstand zwischen Wörtern gruppiert ein Themenmodell Feedback, das ähnlich ist, und Wörter und Ausdrücke, die am häufigsten vorkommen. Mit diesen Informationen können Sie schnell ableiten, worüber die einzelnen Texte sprechen. Denken Sie daran, dass dieser Ansatz “unbeaufsichtigt” ist, was bedeutet, dass keine Ausbildung erforderlich ist. Man könnte sagen, dass unbeaufsichtigte Techniken eine kurzfristige oder schnelle Lösung sind, während überwachte Techniken eher eine langfristige Lösung sind, die Ihrem Unternehmen beim Wachstum helfen wird. Sie sollten so schnell wie möglich mit der Themenmodellierung und der Themenklassifizierung beginnen. Und die gute Nachricht ist, dass Sie können. Mit so vielen Tools und Ressourcen zur Verfügung, die einfach zu bedienen sind, ist es einfach, loszulegen. Denken Sie daran, dass das Training eines Machine Learning-Modells ein iterativer Prozess ist.

Von hier aus sollten Sie experimentieren und das Modell optimieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Sie können z. B. weitere Trainingsdaten hinzufügen, damit der Algorithmus mehr Informationen zum Lernen hat. Anschließend können Sie mit der Anzahl der maximalen Features experimentieren, um die optimale Einstellung für dieses modellische Modell zu finden. Sie können schließlich einen anderen Machine Learning-Algorithmus (z. B. SVM) ausprobieren, um zu sehen, ob dies die Leistungsmetriken verbessert. Gehen Sie zum Dashboard, klicken Sie auf “Modell erstellen” und wählen Sie Ihren Modelltyp, in diesem Fall einen Klassifikater: Wenn Sie Ihre Fähigkeiten weiter üben möchten, können Sie den gleichen Schritt-für-Schritt-Prozess mit demselben Dataset verfolgen, um einen Klassifikierer für die Stimmungsanalyse zu trainieren. Anstatt Themen zum Markieren jeder Bewertung zu verwenden, verwenden Sie Stimmungskategorien, um Ihr Modell zu trainieren. Und das ist es! Wir haben unser erstes Modell für die Themenmodellierung trainiert! Der Code gibt einige Wörter zurück, die die drei Themen darstellen: Um die Ins und Outs dieses überwachten Machine Learning-Modells zu verstehen, lassen Sie uns ein wenig tiefer in die drei Möglichkeiten eintauchen, wie Sie sich der automatisierten Themenklassifizierung nähern können: regelbasierte Systeme, Machine Learning-Systeme und Hybridsysteme. Die Themenmodellierung ist eine Machine Learning-Technik, die Textdaten automatisch analysiert, um Clusterwörter für eine Gruppe von Dokumenten zu bestimmen.

Dies wird als “unbeaufsichtigtes” maschinelles Lernen bezeichnet, da es keine vordefinierte Liste von Tags oder Trainingsdaten erfordert, die zuvor von Menschen klassifiziert wurden. Um zu verstehen, wie maschinelles Lernen Ihnen helfen könnte, werfen wir einen genaueren Blick auf die Bereiche, in denen Themenklassifizierung und Themenmodellierung Wellen schlagen: Werfen wir einen Blick auf einige Beispiele, um ihnen zu helfen, die Unterschiede zwischen automatischer Themenmodellierung und Themenklassifizierung besser zu verstehen. Alles in allem würde ich dann die Nutzung des Erfahrungslernens für die Entwicklung der Im digitaler Zeit erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten unterstützen, aber wie immer muss dies unter Beachtung der best Practices im Zusammenhang mit den Designmodellen gut gemacht werden.

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