#1337155
#1337155: Этот процесс в контексте текстовой информации включает группировку слов или предложений на основе их семантической близости или других схожих характеристик. Эта задача позволяет структурировать большие объемы текстовых данных, выявляя в них скрытые паттерны и темы. Данный метод может использоваться для идентификации синонимов или тематически связанных терминов в больших корпусах текста. Например, слова «автомобиль», «машина» и «транспортное средство» могут быть сгруппированы в одну группу – это значительно упрощает анализ текста, позволяя системам обработки естественного языка (NLP) лучше понимать контекст и смысл текстов. О каком процессе идет речь?
Этот процесс в контексте текстовой информации включает группировку слов или предложений на основе их семантической близости или других схожих характеристик. Эта задача позволяет структурировать большие объемы текстовых данных, выявляя в них скрытые паттерны и темы. Данный метод может использоваться для идентификации синонимов или тематически связанных терминов в больших корпусах текста. Например, слова «автомобиль», «машина» и «транспортное средство» могут быть сгруппированы в одну группу – это значительно упрощает анализ текста, позволяя системам обработки естественного языка (NLP) лучше понимать контекст и смысл текстов. О каком процессе идет речь?
Варианты ответа:
- кластеризация
- токенизация
- лемматизация
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Дисциплина посвящена изучению современных методов работы с информацией, включая сбор, очистку, визуализацию и анализ данных. В рамках курса рассматриваются статистические подходы, алгоритмы машинного обучения и инструменты для извлечения ценных insights. Студенты учатся применять полученные знания для решения практических задач в различных сферах, от маркетинга до научных исследований. Особое внимание уделяется развитию навыков критического мышления и принятия решений на основе данных. Программа также охватывает вопросы этики работы с информацией и защиты персональных данных.
Дисциплина посвящена изучению современных методов работы с информацией, включая сбор, очистку, визуализацию и анализ данных. В рамках курса рассматриваются статистические подходы, алгоритмы машинного обучения и инструменты для извлечения ценных insights. Студенты учатся применять полученные знания для решения практических задач в различных сферах, от маркетинга до научных исследований. Особое внимание уделяется развитию навыков критического мышления и принятия решений на основе данных. Программа также охватывает вопросы этики работы с информацией и защиты персональных данных.