Text Mining та видобування інформації з тексту

🎓 Text Preprocessing

Tokenization

Концепція: Розбиття тексту на tokens (слова, subwords).

Методи: Whitespace, regex, subword (BPE, WordPiece).

Важливість: Критично для якості аналізу.

Normalization

Методи: Lowercase, stemming, lemmatization.

Мета: Приведення до стандартної форми.

Вибір: Lemmatization краще за stemming.

Stop Words Removal

Концепція: Видалення частісних, неінформативних слів.

Переваги: Зменшує розмір, покращує якість.

Недоліки: Може втратити контекст.

🔧 Feature Extraction

TF-IDF

Концепція: Term Frequency-Inverse Document Frequency.

Переваги: Враховує важливість слів.

Застосування: Text classification, information retrieval.

Word Embeddings

Моделі: Word2Vec, GloVe, FastText.

Переваги: Семантичні representations, подібність.

Застосування: Text classification, similarity.

Contextual Embeddings

Моделі: BERT, RoBERTa, GPT.

Переваги: Контекстні representations, кращі результати.

Застосування: Сучасні NLP задачі.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: Text Classification з BERT

Preprocessing: Підготувати тексти (tokenization).

BERT: Використати pre-trained BERT для embeddings.

Classification: Навчити classifier на embeddings.

Оцінка: Перевірити accuracy на test set.

Приклад 2: Named Entity Recognition

NER Model: Використати pre-trained NER модель (spaCy, BERT).

Extraction: Витягти entities з текстів.

Оцінка: Перевірити F1 для entities.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Text Mining: видобування інформації з тексту

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.