Hôm nay, tôi muốn giới thiệu một phương pháp đơn giản và hiệu quả cao để cải thiện kỹ thuật tính năng cho phân tích văn bản Sau khi đọc bài viết này, bạn sẽ có thể thử các bước tương tự bằng cách sử dụng Đám mây AI H2O của chúng tôi

Trước tiên, chúng ta hãy xem các công thức Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có sẵn trong H2O Driverless AI (một trong những sản phẩm AutoML của AI Cloud) Từ các công thức chuyển đổi văn bản tiêu chuẩn như Tần số nghịch đảo tần số thuật ngữ (TF-IDF) đến các công thức phức tạp hơn như Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN), Đơn vị lặp lại có cổng hai chiều (BiGRU) và Biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ Máy biến áp (BERT) Để có danh sách đầy đủ các chuyển đổi văn bản có sẵn

Công thức NLP làm sẵn cho AI không cần lái H2O

Chúng tôi đã có nhiều công thức NLP chung bao gồm các trường hợp sử dụng phân tích văn bản phổ biến nhất Nhưng đó không phải là tất cả Chúng tôi hiểu rằng hiệu suất dự đoán có thể được cải thiện hơn nữa thông qua việc trích xuất tính năng theo miền cụ thể một cách thông minh và quan trọng hơn Đó là lý do tại sao khả năng NLP của Driverless AI có thể được mở rộng bằng các công thức tùy chỉnh Tận dụng các mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay NLP tiên tiến từ cộng đồng nghiên cứu, AI không cần lái xe cho phép trích xuất tính năng theo ngữ cảnh với nỗ lực tối thiểu Vì vậy, hãy để tôi chỉ cho bạn cách nó được thực hiện

Hướng dẫn dễ dàng - Phân tích tình cảm trên Twitter của hãng hàng không

Bộ dữ liệu phân tích tình cảm Twitter của hãng hàng không được mua lại vào năm 2015 Đây là vấn đề về phân loại các tweet tích cực, tiêu cực và trung tính Để biết thêm thông tin về tập dữ liệu, hãy xemTrong số 20 cột có sẵn trong tập dữ liệu, chỉ sử dụng văn bản (đối tượng duy nhất) và hãng hàng không (biến khách quan)

Bước 1 - Tách dữ liệu

Hãy làm theo các bước sau để nhập tập dữ liệu về hãng hàng không của bạn vào AI không người lái Tập dữ liệu để phân tích cảm tính trên Twitter của hãng hàng không là một CSV không có tập dữ liệu thử nghiệm chuyên dụng, như bên dưới

Bước 2 - Xây dựng mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay cơ sở

Bây giờ bạn đã sẵn sàng đào tạo mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay đầu tiên của mình bằng cách sử dụng hãng hàng không_train và đánh giá hiệu suất của mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay đó trên dữ liệu chưa xác định bằng cách sử dụng hãng hàng không_test Đối với mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay cơ sở đầu tiên, hãy để hầu hết các cài đặt ở mặc định Bài tập này chỉ sử dụng cột văn bản làm một tính năng duy nhất, vì vậy bạn cần xóa các cài đặt còn lại trước khi bắt đầu thử nghiệm (xem cài đặt cột thả bên dưới)

Chế độ cài đặt học tập mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay AI không cần trình điều khiển cho mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay cơ sở

Đừng quên thả bất cứ thứ gì ngoài văn bản khi thiết lập cột thả

Vì chúng tôi đã tắt tính năng chuyển đổi văn bản phức tạp (ví dụ: CNN, BiGRU, BERT), nên tất cả các tính năng được chuyển đổi từ thử nghiệm đơn giản này đều dựa trên TF-IDF Mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay cơ sở này chắc chắn có thể được cải thiện bằng cách thực hiện các phép biến đổi phức tạp hơn, vì vậy hãy chuyển sang bước tiếp theo

Tính năng quan trọng nhất trong mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay cơ sở là nhúng từ dựa trên TF-IDF

Bước 3 - Cải thiện đường cơ sở bằng cách chuyển đổi tính năng bằng CNN và BiGRU

Để kích hoạt các chuyển đổi văn bản phức tạp hơn, bạn cần thay đổi hai giá trị trong cài đặt chuyên gia như hiển thị bên dưới Điều này cho phép chuyển đổi văn bản CNN và BiGRU dựa trên từ trong quy trình kỹ thuật tính năng tự động Kết quả cho thấy các tính năng quan trọng được tạo ra dựa trên CNN và BiGRU trong thử nghiệm (các tính năng dựa trên TF-IDF trong mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay cơ sở) Bạn cũng có thể thấy sự cải thiện về hiệu suất của mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay (ví dụ: tỷ lệ mất log và lỗi thấp hơn) Có thể cải thiện hơn nữa hiệu suất này?

Bật mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay CNN và BiGRU dựa trên từ trong môi trường chuyên gia NLP

Các tính năng mới của CNN và BiGRU cải thiện hiệu suất dự đoán

Vào Trung tâm mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay ôm mặt

Trước khi chúng ta chuyển sang bước tiếp theo, hãy để tôi giới thiệu cho bạn một nền tảng tuyệt vời có tên là Ôm mặt Trang chủ của họ nói thế này:

Chúng tôi giúp cộng đồng cùng nhau hướng tới mục tiêu phát triển trí tuệ nhân tạo🔥 Không một công ty nào, kể cả gã khổng lồ CNTT, có thể tự mình "giải quyết AI" Cách duy nhất chúng ta có thể đạt được điều này là chia sẻ kiến ​​thức và tài nguyên Tại Hugging Face Hub, chúng tôi đang xây dựng bộ sưu tập mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay, tập dữ liệu và số liệu lớn nhất để dân chủ hóa và nâng cao AI cho mọi người 🚀 Hugging Face Hub đóng vai trò là nơi trung tâm nơi mọi người có thể chia sẻ và tìm kiếm các mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay cũng như bộ dữ liệu " (Nguồn:)

Bước 4 - Khám phá các máy biến áp dành riêng cho miền

Nếu tìm kiếm từ khóa "twitter" trên Hugging Face, bạn có thể tìm thấy mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay có tên twitter-roberta-base-sentiment của Cardiff NLP Group Mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay này đã được đào tạo trên nhiều tweet khác nhau Điều này có vẻ phù hợp với trường hợp sử dụng của chúng tôi, vì vậy hãy thử xem

Khám phá các mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay ôm mặt theo miền cụ thể

Đầu ra ví dụ của mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay tình cảm twitter-roberta-base có thể được sử dụng làm tính năng mới

Bước 5 - Trích xuất các đặc điểm theo ngữ cảnh bằng Transformer dựa trên Twitter-Roberta

Bây giờ, đây là bước quan trọng nhất Nếu làm đúng, bạn sẽ có thể nhập thêm máy biến áp từ Ôm Mặt

Đầu tiên, chúng ta cần tạo một tập lệnh Python đơn giản để nhập biến áp tình cảm twitter-roberta-base-sentiment vào AI không cần lái xe Hãy gọi tập lệnh này là TwitterRobertaTransformerpy Tham số quan trọng nhất trong tập lệnh này là MODEL_NAME và lớp Bằng cách thay thế những máy biến áp này bằng các máy biến áp khác trong Ôm mặt, bạn sẽ có thể nhập nhiều máy biến áp vào AI không cần lái xe

từ cấu tỷ lệ cá cược world cup hôm nay nhập h2oaicoresystemutils'cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment'lớp TwitterRoberta(BERTTransformer, CustomTransformer):get_default_properties():"văn bản",get_parameter_choices():

Sau khi tập lệnh đã sẵn sàng, hãy tải tập lệnh lên tab Công thức của Cài đặt chuyên môn như hiển thị bên dưới Bạn cũng sẽ cần chọn và bật TwitterRoberta trong cài đặt máy biến áp cụ thể của mình Sau đó, TwitterRoberta sẽ xuất hiện trong không gian tìm kiếm kỹ thuật tính năng

Thêm chuyển đổi tính năng mới bằng công thức tùy chỉnh

Tính năng chuyển đổi dựa trên Twitter-Roberta có sẵn trong quy trình kỹ thuật tính năng

Đúng như mong đợi, chúng tôi có thể đạt được hiệu suất dự đoán tốt hơn bằng cách sử dụng các tính năng dành riêng cho từng miền từ mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay tình cảm twitter-roberta-base-sentiment

Các tính năng dựa trên Twitter-Roberta cải thiện hơn nữa hiệu suất dự đoán

Tóm tắt

Nội dung bắt đầu với một mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay cơ sở đơn giản sử dụng các phép biến đổi văn bản tiêu chuẩn như TF-IDF và cải thiện hiệu suất bằng cách sử dụng các phép biến đổi tính năng CNN/BiGRU Ngoài ra, trình chuyển đổi tình cảm twitter-roberta-base-sentiment có thể được giới thiệu để trích xuất tính năng dành riêng cho miền nhận biết ngữ cảnh nhằm cải thiện hơn nữa hiệu suất của mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay

So sánh hiệu suất mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay dựa trên các phép biến đổi văn bản khác nhau

(điểm = logloss, càng thấp càng tốt)

Tiếp theo đến lượt bạn!

Bạn cũng có thể cải thiện hơn nữa mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay này (xem ảnh chụp màn tỷ lệ cá cược world cup hôm nay bên dưới) Tôi sẽ không đi vào chi tiết cụ thể nhưng tôi chắc chắn bạn sẽ sớm tìm ra Dưới đây là một số lời khuyên

• Có thể bật các máy biến áp BERT khác đi kèm với AI không cần trình điều khiển không?
• Còn việc thay đổi cài đặt độ chính xác/thời gian/khả năng diễn giải thì sao? Tính năng bảng xếp hạng có thể hữu ích
• Tôi có thể sử dụng Ôm Mặt kết hợp với các máy biến áp khác không?

Bạn có thể kết hợp các biến thể văn bản khác nhau Đúng, bạn có thể làm điều gì đó tốt hơn thế này

Điểm chính

Công thức tùy chỉnh cho phép bạn mở rộng và cải thiện khả năng chuyển đổi văn bản của AI không cần lái xe bằng cách sử dụng các mô tỷ lệ cá cược world cup hôm nay tiên tiến từ cộng đồng AI Vì vậy, chúng tôi đã có công nghệ để đảm bảo quy trình kỹ thuật tính năng tự động hóa của mình trong tương lai Chúng tôi rất vui mừng được xem người dùng có thể làm gì với các loại máy biến áp khác nhau Ví dụ: có thể trích xuất các tính năng dự đoán bằng BioBert cho các trường hợp sử dụng chăm sóc sức khỏe không? Có thể sử dụng các tính năng có sẵn từ FinBert để đạt được lợi thế cạnh tranh trên thị trường chứng khoán không? Khả năng là vô tận Chúng tôi hy vọng công nghệ này sẽ cho phép người dùng hưởng lợi từ các máy biến áp mới nhất mà không tốn nhiều công sức

Dùng thử miễn phí

Đối với những người muốn thực sự thử nghiệm các chức năng NLP của H2O, chúng tôi cung cấp các hội thảo thực hành và môi trường dùng thử miễn phíMẫu yêu cầu

Tiêu đề gốc

(Chính thức)Blog H2Oai

Jo-Fai Chow