یادگیری ماشین نظارت شده برای تحلیل متن در آر

داده‌های متنی برای بسیاری از حوزه‌ها، از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا بازاریابی و علوم انسانی دیجیتال، مهم هستند، اما رویکردهای تخصصی برای ایجاد ویژگی‌های یادگیری ماشین از زبان ضروری هستند. کتاب «یادگیری ماشین تحت نظارت برای تحلیل متن در R» نحوه پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌سازی، آموزش مدل‌ها و ارزیابی عملکرد مدل را با استفاده از ابزارهایی از اکوسیستم tidyverse و tidymodels توضیح می‌دهد. مدل‌هایی از این دست می‌توانند برای پیش‌بینی مشاهدات جدید، درک اینکه چه ویژگی‌ها یا مشخصه‌های زبان طبیعی در تفاوت‌های خروجی نقش دارند و موارد دیگر استفاده شوند. اگر از قبل با اصول اولیه مدل‌سازی پیش‌بینی آشنا هستید، از مثال‌های جامع و دقیق این کتاب برای گسترش مهارت‌های خود به حوزه پردازش زبان طبیعی استفاده کنید.

این کتاب راهنمایی‌های عملی و دانش کاربردی مستقیم را برای دانشمندان و تحلیلگران داده که می‌خواهند داده‌های متنی بدون ساختار را در خطوط لوله مدل‌سازی خود ادغام کنند، ارائه می‌دهد. یاد بگیرید که چگونه از داده‌های متنی برای وظایف رگرسیون و طبقه‌بندی استفاده کنید و چگونه الگوریتم‌های ساده‌تری مانند رگرسیون منظم یا ماشین‌های بردار پشتیبان و همچنین رویکردهای یادگیری عمیق را به کار ببرید. زبان طبیعی باید به طور چشمگیری تغییر کند تا برای محاسبات آماده شود، بنابراین ما مراحل معمول پیش‌پردازش متن و مهندسی ویژگی مانند توکن‌سازی و جاسازی کلمات را از پایه بررسی می‌کنیم. این مراحل بر نتایج مدل به روش‌هایی که می‌توانیم اندازه‌گیری کنیم، تأثیر می‌گذارند، هم از نظر معیارهای مدل و هم از نظر سایر پیامدهای ملموس مانند میزان منصفانه یا مناسب بودن نتایج مدل.