Conheça algumas técnicas que utilizam o aprendizado não supervisionado para processamento de linguagem natural para reduzir a dimensionalidade e melhorar a representação de dados de texto para análise de dados.

Word embeddings are created using unsupervised learning algorithms such as Word2Vec or GloVe that learn the relationships between words in large corpora of text. They learn to represent words as vectors that capture the context in which they appear in the text. Word embeddings can be used as features for machine learning models in natural language processing tasks such as text classification, sentiment analysis, and machine translation. They have been shown to improve the performance of these models by capturing the semantic meaning of words and their relationships with other words in the text. Hashtags: #WordEmbeddings #NaturalLanguageProcessing #Word2Vec #GloVe #MachineLearning #SentimentAnalysis #MachineTranslation #DataScience

Quais são algumas técnicas para reduzir a dimensionalidade dos dados de texto e melhorar sua representação?

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Os dados de texto são onipresentes e ricos em informações, mas também difíceis de analisar devido à sua alta dimensionalidade, esparsidade e complexidade. Como você pode reduzir o número de recursos e melhorar a representação de dados de texto para tarefas de análise de dados? Neste artigo, você aprenderá sobre algumas técnicas que usam o aprendizado não supervisionado para processamento de linguagem natural (NLP) para atingir esse objetivo.

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1 Modelo de saco de palavras

Uma das maneiras mais simples e comuns de representar dados de texto é o modelo bag-of-words, que conta a ocorrência de cada palavra em um documento e ignora a ordem e o contexto das palavras. Isso cria um vetor de comprimento fixo para cada documento, onde cada elemento corresponde a uma palavra no vocabulário. O modelo bag-of-words é fácil de implementar e pode capturar a frequência e a diversidade de palavras, mas também tem algumas desvantagens. Ele pode criar vetores muito grandes e esparsos, que podem ser ineficientes e barulhentos para a análise de dados. Também perde a informação semântica e sintática das palavras, o que pode ser importante para a compreensão do significado e da estrutura do texto.

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Akshay Nevrekar

Data Science | Artificial Intelligence | Machine Learning
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One major drawback of the Bag-of-words model, it gives more importance to frequently occurring words in the document which is not the case always.

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2 Frequência inversa do termo do documento

Para superar algumas das limitações do modelo de bolsa de palavras, você pode usar o termo frequência inversa do documento (TF-IDF), que atribui um peso a cada palavra com base na frequência com que ela aparece em um documento e quão rara é em todo o corpus. A ideia é que palavras mais frequentes em um documento, mas menos comuns em outros documentos, sejam mais informativas e distintas. O TF-IDF pode reduzir o impacto de palavras comuns que não são muito relevantes, como palavras de parada, e aumentar o significado de palavras raras que são mais específicas, como palavras-chave. O TF-IDF também pode criar um vetor de comprimento fixo para cada documento, mas pode capturar mais nuances e variações do texto.

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Pankaj Kumar, CFA

| MFE Graduate at UC Berkeley, Haas School of Business
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The term frequency (TF) component of the TF-IDF formula calculates the frequency of a word in a given document, whereas the inverse document frequency (IDF) component calculates the rarity of the word in the entire document collection. The formula for TF-IDF is: TF-IDF(w,d) = TF(w,d) * IDF(w) where: w: a word in a document d: a document in a collection TF(w,d): the frequency of word w in document d IDF(w): the inverse document frequency of word w in the collection weighting words according to their frequency in the document and rarity in the collection, the TF-IDF scheme can improve the representation of text data #TFIDF #NLP #InformationRetrieval #TextData #MachineLearning #DataRepresentation #DataScience

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3 Incorporações do Word

Outra maneira de reduzir a dimensionalidade e melhorar a representação de dados de texto é usar incorporações de palavras, que são vetores densos e de baixa dimensão que capturam as relações semânticas e sintáticas entre as palavras. As incorporações de palavras são aprendidas a partir de grandes quantidades de dados de texto usando modelos de rede neural, como word2vec ou GloVe, que exploram a coocorrência e o contexto das palavras. As incorporações de palavras podem mapear palavras que têm significados ou funções semelhantes a vetores semelhantes e preservar a semelhança e a distância entre as palavras no espaço vetorial. As incorporações de palavras também podem habilitar operações aritméticas em palavras, como adicionar ou subtrair vetores para obter novas palavras ou conceitos.

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Pankaj Kumar, CFA

| MFE Graduate at UC Berkeley, Haas School of Business
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Word embeddings are created using unsupervised learning algorithms such as Word2Vec or GloVe that learn the relationships between words in large corpora of text. They learn to represent words as vectors that capture the context in which they appear in the text. Word embeddings can be used as features for machine learning models in natural language processing tasks such as text classification, sentiment analysis, and machine translation. They have been shown to improve the performance of these models by capturing the semantic meaning of words and their relationships with other words in the text. Hashtags: #WordEmbeddings #NaturalLanguageProcessing #Word2Vec #GloVe #MachineLearning #SentimentAnalysis #MachineTranslation #DataScience

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4 Modelagem de tópicos

Outra técnica para reduzir a dimensionalidade e melhorar a representação de dados de texto é usar a modelagem de tópicos, que é uma forma de aprendizagem não supervisionada que identifica os tópicos latentes ou temas que estão presentes em uma coleção de documentos. A modelagem de tópicos pode atribuir uma distribuição de probabilidade sobre palavras a cada tópico e uma distribuição de probabilidade sobre tópicos a cada documento. Isso pode criar uma representação compacta e significativa dos dados de texto, onde cada documento pode ser descrito por uma mistura de tópicos, e cada tópico pode ser caracterizado por um conjunto de palavras. A modelagem de tópicos também pode ajudar a descobrir os padrões e estruturas ocultos dos dados de texto e facilitar a exploração e a interpretação dos dados.

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5 Redução de dimensionalidade

Finalmente, você também pode aplicar técnicas de redução de dimensionalidade, como análise de componente principal (PCA) ou decomposição de valor singular (SVD), para transformar os dados de texto esparsos e de alta dimensão em dados de dimensões inferiores e mais densos. A redução da dimensionalidade pode reduzir o ruído e a redundância dos dados de texto e preservar as informações essenciais e a variação dos dados. A redução de dimensionalidade também pode ajudar a visualizar e agrupar os dados de texto e melhorar o desempenho e a eficiência das tarefas de análise de dados downstream, como classificação ou regressão.

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Pankaj Kumar, CFA

| MFE Graduate at UC Berkeley, Haas School of Business
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Bag of words: It involves representing each document as a vector of the count of each word's appearance. It is a simple but effective way to reduce dimensionality and capture the essence of the text. TF-IDF: Term Frequency-Inverse Document Frequency is a weighting technique that gives more weight to words that are unique to a document and less weight to words that appear in many documents. Word embeddings: They are dense vectors that represent words in a high-dimensional space and capture their semantic meaning. They are created using algorithms like Word2Vec or GloVe and can be used as features for machine learning models. #TextData #DimensionalityReduction #MachineLearning #BagOfWords #TFIDF #WordEmbeddings #Word2Vec #GloVe #LDA

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Akshay Nevrekar

Data Science | Artificial Intelligence | Machine Learning
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In my experience, preprocessing is a must for Text data. Eg. stopword removal and Lemmatization/Stemming will help to reduce the features in Bag-of-words and Tf-idf.

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1 Modelo de saco de palavras

2 Frequência inversa do termo do documento

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