თემის ანალიზი არის ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) ტექნიკა, რომელიც საშუალებას გვაძლევს ავტომატურად ამოვიღოთ მნიშვნელობა ტექსტიდან განმეორებადი თემების ან თემების იდენტიფიცირებით.
თემის ანალიზი (ასევე უწოდებენ თემის აღმოჩენას, თემის მოდელირებას ან თემის ამოღებას) არის მანქანათმცოდნეობის ტექნიკა, რომელიც აწყობს და ესმის ტექსტური მონაცემების დიდ კოლექციებს, თითოეული ცალკეული ტექსტის თემის ან თემის მიხედვით „ტეგების“ ან კატეგორიების მინიჭებით.
თემის ანალიზი იყენებს ბუნებრივი ენის დამუშავებას (NLP) ადამიანის ენის დასაშლელად, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ იპოვოთ შაბლონები და განბლოკოთ სემანტიკური სტრუქტურები ტექსტებში, რათა მიიღოთ ინფორმაცია და დაეხმაროთ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებების მიღებაში.
მანქანური სწავლებით თემის ანალიზის ორი ყველაზე გავრცელებული მიდგომაა NLP თემის მოდელირება და NLP თემების კლასიფიკაცია.
თემის მოდელირება არის მანქანათმცოდნეობის უკონტროლო ტექნიკა. ეს ნიშნავს, რომ მას შეუძლია გამოიტანოს შაბლონები და დააგროვოს მსგავსი გამონათქვამები თემის ტეგების განსაზღვრის ან მონაცემების წინასწარ განსაზღვრის საჭიროების გარეშე. ამ ტიპის ალგორითმი შეიძლება გამოყენებულ იქნას სწრაფად და მარტივად, მაგრამ არის უარყოფითი მხარე - ისინი საკმაოდ არაზუსტია.
ტექსტის კლასიფიკაცია ან ტექსტიდან თემის ამოღება, მეორე მხრივ, ანალიზის დაწყებამდე უნდა იცოდეს ტექსტის თემები, რადგან თემის კლასიფიკატორის მომზადებისთვის საჭიროა მონაცემების მონიშვნა. მიუხედავად იმისა, რომ არის დამატებითი ნაბიჯი, თემების კლასიფიკატორები ანაზღაურებენ გრძელვადიან პერსპექტივაში და ისინი ბევრად უფრო ზუსტია, ვიდრე კლასტერიზაციის ტექნიკა.
ჩვენი მოდელი:
თემის ანალიზატორი არის განზრახვის კლასიფიკაციის მოდელი, რომელიც შექმნილია Supernova-PulsarAIGeorgia-ს მიერ.
მოდელი მომზადებულია ისეთ თემებზე, როგორიცაა "პოლიტიკა და ომი", "სპორტი", "ეკონომიკა", "კოვიდ-19" 85% სიზუსტით.
შეგიძლიათ გადახვიდეთ ბმულზე და ნახოთ ჩვენი თემის ანალიზატორი ღია წყარო
