Рубрика «анализ тональности»

в 15:01, , рубрики: natural language processing, python, алгоритмическая торговля, алгоритмический трейдинг, анализ сентимента, анализ тональности, финансы в IT

TLDR

Набор данных Financial News Sentiment Dataset (FiNeS) содержит в себе заголовки финансовых новостей о компаниях, торгующихся на Московской и СПб биржах. Целевой переменной датасета является оценка тональности новостных заголовков в виде вещественного числа. Идеи для использования датасета: Создание трейдинговых стратегий на основе анализа тональности новостей "на лету"; Анализ новостного фона в разрезе времени (день/неделя) или в разрезе компании.

Анализ тональности текста

Анализ тональности текста или анализ сентиментаЧитать полностью »

в 14:48, , рубрики: ConceptNet Numberbatch, glove, matplotlib, numpy, pandas, python, scikit-learn, scipy, seaborn, word2vec, анализ тональности, дерево синтаксического анализа, искусственный интеллект, классификатор, машинное обучение, сентимент-анализ

Предостерегающий урок.

Сделаем классификатор тональности!

Анализ тональности (сентимент-анализ) — очень распространённая задача в обработке естественного языка (NLP), и это неудивительно. Для бизнеса важно понимать, какие мнения высказывают люди: положительные или отрицательные. Такой анализ используется для мониторинга социальных сетей, обратной связи с клиентами и даже в алгоритмической биржевой торговле (в результате боты покупают акции Berkshire Hathaway после публикации положительных отзывов о роли Энн Хэтэуэй в последнем фильме).

Метод анализа иногда слишком упрощён, но это один из самых простых способов получить измеримые результаты. Просто подаёте текст — и на выходе положительные и отрицательные оценки. Не нужно разбираться с деревом синтаксического анализа, строить граф или какое-то другое сложное представление.
Читать полностью »

в 6:55, , рубрики: big data, data mining, python, word2vec, анализ тональности, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение, сверточные нейронные сети

Анализ тональности текстов с помощью сверточных нейронных сетей - 1

Представьте, что у вас есть абзац текста. Можно ли понять, какую эмоцию несет этот текст: радость, грусть, гнев? Можно. Упростим себе задачу и будем классифицировать эмоцию как позитивную или как негативную, без уточнений. Есть много способов решать такую задачу, и один из них — свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks). CNN изначально были разработаны для обработки изображений, однако они успешно справляются с решением задач в сфере автоматической обработки тестов. Я познакомлю вас с бинарным анализом тональности русскоязычных текстов с помощью свёрточной нейронной сети, для которой векторные представления слов были сформированы на основе обученной Word2Vec модели.

Статья носит обзорный характер, я сделал акцент на практическую составляющую. И сразу хочу предупредить, что принимаемые на каждом этапе решения могут быть неоптимальными. Перед прочтением рекомендую ознакомиться с вводной статьей по использованию CNN в задачах обработки естественных языков, а также прочитать материал про методы векторного представление слов.
Читать полностью »

в 8:42, , рубрики: анализ тональности, извлечение информации, информационный поиск, Компьютерная лингвистика, машинный перевод, морфология, обработка естественного языка, онлайн-курсы, синтаксический анализ, Учебный процесс в IT

Вокруг нас — огромные объемы текстовых данных в электронном виде, в них — человеческие знания, эмоции и опыт. А еще — спам, который выдает себя за полезную информацию, и надо уметь отделять одно от другого. Люди хотят общаться с теми, кто не знает их родной язык. А еще — управлять своим мобильником/телевизором/умным домом голосом. Все это обеспечивает востребованность и бурное развитие методов Natural Language Processing (NLP).

2 июня на платформе Stepik стартует мой онлайн-курс «Введение в обработку естественного языка». Это совершенно новый для меня формат, а еще это первый онлайн-курс по прикладной лингвистике, который фокусируется на обработке русского языка, имеющихся для этого данных и ресурсах. 10 лекций курса посвящены базовыми лингвистическими инструментами и популярным приложениям; важная составляющая курса — пять практических заданий.
Читать полностью »

в 13:35, , рубрики: keras, python, theano, анализ тональности, Блог компании DCA (Data-Centric Alliance), машинное обучение, нейронные сети

Hello, Habr! Недавно мы получили от “Известий” заказ на проведение исследования общественного мнения по поводу фильма «Звёздные войны: Пробуждение Силы», премьера которого состоялась 17 декабря. Для этого мы решили провести анализ тональности российского сегмента Twitter по нескольким релевантным хэштегам. Результата от нас ждали всего через 3 дня (и это в самом конце года!), поэтому нам нужен был очень быстрый способ. В интернете мы нашли несколько подобных онлайн-сервисов (среди которых sentiment140 и tweet_viz), но оказалось, что они не работают с русским языком и по каким-то причинам анализируют только маленький процент твитов. Нам помог бы сервис AlchemyAPI, но ограничение в 1000 запросов в сутки нас также не устраивало. Тогда мы решили сделать свой анализатор тональности с блэк-джеком и всем остальным, создав простенькую рекурентную нейронную сеть с памятью. Результаты нашего исследования были использованы в статье “Известий”, опубликованной 3 января.

Рекурентная нейронная сеть в 10 строчек кода оценила отзывы зрителей нового эпизода “Звездных войн” - 1

В этой статье я немного расскажу о такого рода сетях и познакомлю с парой классных инструментов для домашних экспериментов, которые позволят строить нейронные сети любой сложности в несколько строк кода даже школьникам. Добро пожаловать под кат.
Читать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js