image_2022-08-03_09-47-29.png
363.3 KB
Pandas cheat sheet_page_1
image_2022-08-03_09-48-35.png
406.9 KB
Pandas cheat sheet_page_2
Channel name was changed to «NLP в Data Science. Python и R.»
Добро пожаловать в телеграм-канал о Natural Language Processing (NLP) в Data Science!
NLP – это захватывающая область, которая изучает взаимодействие между компьютерами и естественным языком, позволяя им понимать, интерпретировать и генерировать текстовую информацию. В мире Data Science NLP играет важную роль, открывая двери к множеству возможностей, включая автоматический анализ текста, машинный перевод, распознавание речи, извлечение информации и многое другое.
В этом канале мы будем рассматривать различные аспекты NLP в контексте Data Science. Здесь вы найдете интересные статьи, полезные ресурсы, последние достижения и новейшие методы, используемые в NLP проектах.
Будем исследовать методы обработки текста, модели глубокого обучения, алгоритмы машинного обучения, статистические подходы и другие техники, которые помогают в извлечении ценной информации из текстовых данных. Нашей целью является создание пространства, где можно общаться с единомышленниками, делиться своими идеями, задавать вопросы и получать ответы от экспертов в области NLP и Data Science.
Если вы увлечены искусством обработки языка и его применением в Data Science, то вы попали в нужное место. Присоединяйтесь к нашему каналу, чтобы развиваться вместе с нами и узнавать о самых новых тенденциях и достижениях в NLP и Data Science!
Добро пожаловать в увлекательный мир NLP в Data Science!
NLP – это захватывающая область, которая изучает взаимодействие между компьютерами и естественным языком, позволяя им понимать, интерпретировать и генерировать текстовую информацию. В мире Data Science NLP играет важную роль, открывая двери к множеству возможностей, включая автоматический анализ текста, машинный перевод, распознавание речи, извлечение информации и многое другое.
В этом канале мы будем рассматривать различные аспекты NLP в контексте Data Science. Здесь вы найдете интересные статьи, полезные ресурсы, последние достижения и новейшие методы, используемые в NLP проектах.
Будем исследовать методы обработки текста, модели глубокого обучения, алгоритмы машинного обучения, статистические подходы и другие техники, которые помогают в извлечении ценной информации из текстовых данных. Нашей целью является создание пространства, где можно общаться с единомышленниками, делиться своими идеями, задавать вопросы и получать ответы от экспертов в области NLP и Data Science.
Если вы увлечены искусством обработки языка и его применением в Data Science, то вы попали в нужное место. Присоединяйтесь к нашему каналу, чтобы развиваться вместе с нами и узнавать о самых новых тенденциях и достижениях в NLP и Data Science!
Добро пожаловать в увлекательный мир NLP в Data Science!
Вычисление расстояния Кульбака-Лейблера (KL-расстояние) между двумя текстовыми файлами является полезным инструментом в области Natural Language Processing (NLP) и информационного извлечения. —- KL-расстояние измеряет разницу между двумя вероятностными распределениями, в данном случае, между распределениями вероятностей слов или токенов в текстовых файлах.
Применение KL-расстояния для двух текстовых файлов может быть полезным в следующих сценариях:
- Сравнение документов: Вычисление KL-расстояния позволяет сравнивать два текстовых файла и оценивать их схожесть или различие. Чем меньше KL-расстояние между двумя документами, тем более схожими они считаются с точки зрения распределения слов.
- Классификация текстов: KL-расстояние может быть использовано в задаче классификации текстов, где требуется определить, к какому классу относится новый текстовый документ. Сравнивая KL-расстояние между новым документом и заранее классифицированными документами, можно найти наиболее близкий класс.
- Измерение сходства тематики: KL-расстояние также может использоваться для измерения сходства тематики между двумя текстовыми файлами или коллекциями документов. Сравнение распределений слов или токенов позволяет определить, насколько схожи эти тексты по содержанию.
- Поиск релевантных документов: KL-расстояние может быть полезным инструментом при поиске релевантных документов. Путем сравнения распределения слов в поисковом запросе с распределениями слов в документах можно определить, насколько документы соответствуют запросу.
В целом, KL-расстояние для двух текстовых файлов предоставляет количественную меру разницы между ними, основанную на вероятностных распределениях слов. Это может быть полезным для различных задач в NLP, таких как сравнение, классификация, измерение сходства и информационный поиск.
Применение KL-расстояния для двух текстовых файлов может быть полезным в следующих сценариях:
- Сравнение документов: Вычисление KL-расстояния позволяет сравнивать два текстовых файла и оценивать их схожесть или различие. Чем меньше KL-расстояние между двумя документами, тем более схожими они считаются с точки зрения распределения слов.
- Классификация текстов: KL-расстояние может быть использовано в задаче классификации текстов, где требуется определить, к какому классу относится новый текстовый документ. Сравнивая KL-расстояние между новым документом и заранее классифицированными документами, можно найти наиболее близкий класс.
- Измерение сходства тематики: KL-расстояние также может использоваться для измерения сходства тематики между двумя текстовыми файлами или коллекциями документов. Сравнение распределений слов или токенов позволяет определить, насколько схожи эти тексты по содержанию.
- Поиск релевантных документов: KL-расстояние может быть полезным инструментом при поиске релевантных документов. Путем сравнения распределения слов в поисковом запросе с распределениями слов в документах можно определить, насколько документы соответствуют запросу.
В целом, KL-расстояние для двух текстовых файлов предоставляет количественную меру разницы между ними, основанную на вероятностных распределениях слов. Это может быть полезным для различных задач в NLP, таких как сравнение, классификация, измерение сходства и информационный поиск.
# Для вычисления расстояния Кульбака-Лейблера для двух текстовых файлов на Python можно использовать следующий код:
import nltk
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import re
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
def preprocess_text(text):
"""
Функция для предварительной обработки текста: удаление знаков препинания, цифр и стоп-слов.
"""
stop_words = set(stopwords.words('english'))
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) # удаление знаков препинания
text = re.sub(r'\d+', '', text) # удаление цифр
tokens = word_tokenize(text.lower())
tokens = [t for t in tokens if t not in stop_words]
return tokens
def compute_kl_divergence(file1, file2):
"""
Функция для вычисления расстояния Кульбака-Лейблера для двух текстовых файлов.
"""
with open(file1, 'r') as f:
text1 = f.read()
with open(file2, 'r') as f:
text2 = f.read()
# Предварительная обработка текста
tokens1 = preprocess_text(text1)
tokens2 = preprocess_text(text2)
# Подсчет частот слов
freq1 = nltk.FreqDist(tokens1)
freq2 = nltk.FreqDist(tokens2)
# Получение списка всех слов, встречающихся в двух текстах
all_words = list(set(list(freq1.keys()) + list(freq2.keys())))
# Получение частот слов для каждого текста и запись их в массивы
freqs1 = np.array([freq1.get(w, 0) for w in all_words])
freqs2 = np.array([freq2.get(w, 0) for w in all_words])
# Вычисление расстояния Кульбака-Лейблера
kl_divergence = np.sum(np.where(freqs1 != 0, freqs1 * np.log(freqs1 / freqs2), 0))
return kl_divergence