Sachtextanalyse Muster klasse 11

Mehr Data Mining mit Weka: Dieser Kurs beinhaltet größere Datasets und einen umfassenderen Textanalyse-Workflow. SaaS-APIs bieten gebrauchsfertige Lösungen. Sie geben ihnen Daten und sie geben die Analyse nach einem gewissen Zeitraum zurück. Jedes andere Anliegen — Leistung, Skalierbarkeit, Protokollierung, Architektur, Tools usw. — wird an die für die Wartung der API verantwortliche Partei ausgelagert. Unternehmen möchten möglicherweise bestimmte Informationen wie Schlüsselwörter, Namen oder Unternehmensinformationen extrahieren. Sie können sogar Text mit Tags nach Thema oder Ansichtspunkt kategorisieren oder ihn als positiv oder negativ klassifizieren. In diesem Handbuch erklären wir den Prozess zum Lesen und Analysieren Ihrer englischen Texte. Erfahren Sie, wie Sie Ihr Lesen von Texten in kritische Analysen übersetzen und in praktische und effektive Notizen umsetzen. Das Lesen eines Textes für die Studie ist ein mehrstufiger Prozess. Um die meisten Informationen in kürzester Zeit aus einem Text zu extrahieren, sollten die Kursteilnehmer einem logischen Prozess folgen. Die Klassifiverleistung wird in der Regel anhand von Standardmetriken ausgewertet, die im Bereich des maschinellen Lernens verwendet werden. Diese Metriken sind Genauigkeit, Genauigkeit, Rückruf und F1-Score.

Wenn Sie verstehen, was sie bedeuten, erhalten Sie eine klarere Vorstellung davon, wie gut Ihre Klassifikatoren bei der Analyse Ihrer Texte sind. Schauen Sie sich den folgenden Klassifier an, der für die Erkennung der Absicht aus Antworten in ausgehenden Verkaufs-E-Mails trainiert wurde. Wir haben die Tags interessiert, nicht interessiert, abmelden, falsche Person, E-Mail-Bounce, und -autoresponder, um diese Klassifikationsmethode zu trainieren: Im Grunde ist die Herausforderung in der Textanalyse die Dekodierung der Mehrdeutigkeit der menschlichen Sprache, während in Textanalyse es Muster und Trends aus den Ergebnissen erkennt. Wie im obigen Beispiel werden Textanalysen und Textanalysen häufig Hand in Hand verwendet. Wenn keine kommerzielle Standardlösung für Ihre Textanalyse-Anforderungen verfügbar ist, können Sie Ihre eigenen mit weit verbreiteten Open-Source-Lösungen erstellen. Mit anderen Worten, wenn wir möchten, dass Textanalysesoftware die gewünschten Aufgaben erfüllt, müssen wir Machine Learning-Algorithmen beibringen, wie man Text analysiert, versteht und Bedeutung ableitet. Aber wie? Die einfache Antwort besteht darin, Textbeispiele zu markieren. Sobald eine Maschine genügend Beispiele für markierten Text zum Arbeiten hat, können Algorithmen beginnen, sich zu differenzieren und Assoziationen zwischen Texttextteilen herzustellen, und können sogar beginnen, Vorhersagen zu treffen.