Gensim
Gensim – это библиотека для анализа текстов и моделирования тем на языке программирования Python. Основная цель Gensim – работа с большими корпусами текста и разработка простых и эффективных алгоритмов для обработки и моделирования текстовых данных.
LSA
LSA (Latent Semantic Analysis) – это метод обработки и анализа текстовых данных, который помогает выявить скрытые семантические связи между словами. Иными словами, LSA – это способ понять, какие слова в тексте связаны между собой по смыслу.
NER
NER (Распознавание именованных ceoyjcntq) — это метод обработки естественного языка (NLP), который извлекает информацию из текста. NER включает в себя обнаружение и классификацию важной информации в тексте, известной как именованные сущности.
NLTK
Natural Language Toolkit (NLTK) — библиотека для обработки естественного языка (NLP) на языке программирования Python.
OOV
OOV (Out-of-Vocabulary) – это термин, используемый в обработке естественного языка (NLP) и машинном обучении (ML) для обозначения слов, которые отсутствуют в словаре (вокабуляре) модели.
t-SNE
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) – это алгоритм машинного обучения для визуализации и снижения размерности многомерных данных.
Анализ текста
Анализ текста – это техника машинного обучения, используемая для автоматического извлечения ценной информации из неструктурированных текстовых данных.
Токенизация
Токенизация в NLP – это процесс разбиения необработанного текста на естественном языке на отдельные части, называемые “токенами”. Токены сопоставляются с числами и могут быть обработаны средствами NLP.
