Python RU

🔍 Анализ данных для задач НЛП

• Для успешного NLP-проекта одним из важнейших этапов является предварительная обработка данных. В этой статье мы рассмотрим все шаги, связанные с анализом данных для любой задачи НЛП.

• Для анализа данных мы можем использовать статистические методы, вычислительные алгоритмы, чтобы обработать данные и повысить производительность модели. Шаги, описанные в этом посте, могут быть использованы для анализа данных для любой задачи НЛП.

Настройка среды
▪Первым шагом любого проекта является настройка среды, т.е. установка важных пакетов и импорт важных библиотек.
!pip install nltk
!pip install pandas

import pandas as pd
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize,word_tokenize
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.corpus import stopwords
import re

Обзор данных
▪Следующим этапом проекта будет загрузка датасета. В данном случае мы будем использовать набор данных твитов о катастрофах из Kaggle.
▪Мы можем загрузить наш датасет с помощью библиотеки pandas.

df = pd.read_csv("/train.csv")

▪Для того чтобы получить общее представление о данных, мы можем просмотреть верхние строки набора данных с помощью функции head в pandas:

df.head(10)

Для анализа столбца ключевых слов мы используем библиотеку seaborn, которая позволяет визуализировать распределение ключевых слов и их корреляцию с целью.

plt.figure(figsize=(10,70))
sns.countplot(data=df,y="keyword",hue="target",saturation=0.50)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 1), loc='upper left', borderaxespad=0)
plt.show()

📌 Продолжение

@pro_python_code

👍6❤3🔥1

www.tgoop.com/pro_python_code/1084

1.86K viewsedited  Aug 18, 2023 at 09:26

🔍 Анализ данных для задач НЛП

• Для успешного NLP-проекта одним из важнейших этапов является предварительная обработка данных. В этой статье мы рассмотрим все шаги, связанные с анализом данных для любой задачи НЛП.

• Для анализа данных мы можем использовать статистические методы, вычислительные алгоритмы, чтобы обработать данные и повысить производительность модели. Шаги, описанные в этом посте, могут быть использованы для анализа данных для любой задачи НЛП.

Настройка среды
▪Первым шагом любого проекта является настройка среды, т.е. установка важных пакетов и импорт важных библиотек.
!pip install nltk
!pip install pandas

import pandas as pd
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize,word_tokenize
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.corpus import stopwords
import re

Обзор данных
▪Следующим этапом проекта будет загрузка датасета. В данном случае мы будем использовать набор данных твитов о катастрофах из Kaggle.
▪Мы можем загрузить наш датасет с помощью библиотеки pandas.

df = pd.read_csv("/train.csv")

▪Для того чтобы получить общее представление о данных, мы можем просмотреть верхние строки набора данных с помощью функции head в pandas:

df.head(10)

Для анализа столбца ключевых слов мы используем библиотеку seaborn, которая позволяет визуализировать распределение ключевых слов и их корреляцию с целью.

plt.figure(figsize=(10,70))
sns.countplot(data=df,y="keyword",hue="target",saturation=0.50)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 1), loc='upper left', borderaxespad=0)
plt.show()

📌 Продолжение

@pro_python_code

BY Python RU