Projekt / TFIDF

Python — podano nieprawidłowe kategorie?

Zlecenie jest tłumaczone automatycznie. Zaloguj się lub zarejestruj się, żeby zobaczyć oryginał Użyj pythonu, aby zakończyć tę misję.Proszę podać PDF z raportem.Polecamy, abyś wpisywał swoje prace domowe zamiast pisania ręcznie.Ten projekt ma na celu pomóc Ci zastosować to, czego się nauczyłeś na temat tekstu Parsing, Regex i Tfidf do różnych książek.Nie wolno używać pakietów przetwarzania tekstów I należy obliczyć Tfidf z Pandas / Numpy.Będziesz korzystać z projektu Gutenberg Tego celu .Projekt Gutenberg (Https: //Www.Gutenberg.Org/) to zbiór ponad 70 000 darmowych książek elektronicznych, które Dostępne w różnych formach.Dostarczane są wiele typów plików dla każdej książki, ale będziesz Archiwum .Txt dla tego projektu.Możesz jednak przeglądać pliki HTML5 do uzyskania Zrozumienie zawartości książek.W tym projekcie będziesz Parse kilka dokumentów, aby wyciągnąć terminy, a następnie użyć tych Terminy do obliczania Tfidf.Będziesz korzystać z wyników Tfidf do zbadania dokumentów, analizy Porównaj je i wyciągnij o nich nowe informacje.Jesteś wolny do wyboru, co Rodzaj analizy, którą chcesz wykonać na dokumentach za pomocą Tfidf.Polecamy, abyś używał Twoją kreatywność i wybierz drogę, która cię najbardziej interesuje.Oto dwa przykłady tego Rodzaj analizy, którą możesz wykonać: • porównanie książek z różnymi tematami.E. G Wybierz 2 książki na temat biologii i 2 książki Na prawo, i porównać ich słowa kluczowe • Porównaj rozdziały w długiej książce, aby pokazać postęp przedmiotu.E. G Wybierz Niektóre książki biografii i oddzielić rozdziały, a następnie porównać treść Rozdziały Proszę pamiętać, że ogólna wielkość plików, które używasz, nie powinna być mniejsza niż 250 KB.Tak więc Proszę sprawdzić, czy książki, na których pracujesz, są zbyt długie lub zbyt krótkie.W oparciu o wyniki i analizę, będziesz napisać raport techniczny.Język z Sprawozdanie jest ważne, ponieważ ma zostać przeczytane przez kogoś, kto zna Dane, ale brak głębokiego zrozumienia.Pomyśl o tym jako o raporcie, który przekazujesz swojemu Dyrektor lub szef pracy w dziedzinie nauk danych.Powinieneś dodać dokładne podsumowanie głównego punktów sprawozdania na jego początku.Dla tego projektu, trzeba wykonać zestaw wymaganych ogólnych zadań.Jesteś zachęcony - Wiek, aby przekroczyć te wymagania i eksperymentować z różnymi pomysłami.1 Parking Przejdź przez plik tekstowy każdej książki, wyciągnij surową wersję dokumentu, w którym rzeczy Takie jak informacje bibliograficzne, tabela treści, licencje, dywidendy itp.są usuniętePobierz wszystkie słowa i usunąć wszystkie znaky punktowe za pomocą poleceń Regex.Rozdrobnienie Słowa i przechowywać je na liście.Proces ten nazywany jest tokenizacją.Opcjonalne: można Badaj na temat stemming i Lemmatization, a także używaj ich, jeśli jesteś zainteresowany.Jeśli Ty Potrzebujesz pakietu do głosowania lub Lemmatizacji, możesz go użyć, ale wdrożenie Z Tfidf musi być z Pandami.Korzystając z listy tokenizowanej, utwórz tabelę dokumentów Word w postaci ramki danych Pandas.Pamiętaj, że jeśli analizujesz rozdziały, każdy rozdział będzie oddzielnym dokumentem.Użyjesz tej tabeli i funkcji Pandas, aby wypełnić następujące wymagania.Rozmawiaj o wszelkich problemach, z którymi się zmierzyłeś w związku z tym zadaniem i jak je rozwiązałeś.Był to formatowanie Książka o wyzwanie?2 Vektoryzacja Dla każdego dokumentu, utworzyć wektor częstotliwości słów.Innymi słowy, obliczyć TF (t, D) = F (t, D) / T'∈D f (t', D) dla każdego terminu t i dokumentu D ∈ D. spróbuj wyrównać te wartości i zbadać Znalezienia .Czy jesteś w stanie wyciągnąć informacje z tych wartości?Dla każdego terminu obliczyć częstotliwość odwrotnego dokumentu lub Idf (t, D) = log (N/1+Nt).Porównaj te wartości i odkryj swoje wyniki.Czy możesz wyciągnąć dowolne informacje z Te wartości ?3 TF-IDF Oblicz wartość Tfidf (t, D, D) = TF (t, D) · Tfidf (t, D) gdzie N jest liczbą Doc- Uments i NT to liczba dokumentów zawierających termin t, dla każdego terminu i Para dokumentów.Sprawdź najwyższe wartości dla każdego dokumentu.Jakiego rodzaju wniosek Czy można się z tych wartości wyróżniać?Odkryj swoje odkrycia.Spróbuj wyjaśnić wyniki i Wykorzystaj wizualizacje i tabele tak, jak widzisz, że pasuje.4 wycieczki (określone otwarcie) Jakie są inne zastosowania Tfidf?Jak można zbudować na swoich wynikach, aby wyciągnąć więcej Informacje ?Możesz odpowiedzieć na niektóre z tych pytań lub zaproponować własne: Zobacz kilka innych rozdziałów i książek z projektu Gutenberg, które sądzisz, że mogą Znajomość wybranych książek.Spróbuj porównać je z pierwotnymi dokumentami.może Czy używasz Tfidf, aby obliczyć, jak podobne są różne dokumenty?Możesz użyć tego do umieszczania Dokumenty w różnych grupach?Spróbuj badać i używać metod N-Gram Tfidf.Jak Czy wyniki Bigram lub Trigram różnią się od wyników 1-Gram Tfidf?

Oferty 4 Dyskusje 1

Tair W

93 1

Zlecenia 96
Ocena -
Ranking 4 270

Budżet: 3000 UAH Termin: 3 dni

Pozdrawiam
Nazywam się Tair
Jestem deweloperem Python
Jestem inżynierem uczenia się maszynowego
Zrobiłem wiele zadań na innej platformie.
Jestem gotowa do rozpoczęcia

Nataliia Muzhitska

18 1

Zlecenia 18
Ocena -
Ranking 1 520

Budżet: 5000 UAH Termin: 5 dni

Pozdrawiam .
Dziękuję za Twoją propozycję.
Cieszę się, że mogę Ci pomóc i zapewnić rozwiązanie dla Twojego projektu.
Jeśli jesteś gotowy, możemy omówić szczegóły.

Rayan Goodwill
Chicago, Stany Zjednoczone

Zleceń -
Ocena -
Ranking 45

Projekt / TFIDF

Tair W

Nataliia Muzhitska

Oferty ukryte

Aktualnie brak ofert

Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii Python

4 boty dla telegramu

Strona internetowa przy pomocy AI dla studia nagrań

Podłączyć formularz na landing page do keycrm

Opracowanie oprogramowania do zarządzania iPhone'em przez kabel USB z komputera PC

BuzzPost automatyzacja Facebooka pod Izrael