Robert Meyer - Analysing user comments with Doc2Vec and Machine Learning classification
Description
I used the Doc2Vec framework to analyze user comments on German online news articles and uncovered some interesting relations among the data. Furthermore, I fed the resulting Doc2Vec document embeddings as inputs to a supervised machine learning classifier. Can we determine for a particular user comment from which news site it originated?
Abstract
Doc2Vec is a nice neural network framework for text analysis. The machine learning technique computes so called document and word embeddings, i.e. vector representations of documents and words. These representations can be used to uncover semantic relations. For instance, Doc2Vec may learn that the word "King" is similar to "Queen" but less so to "Database".
I used the Doc2Vec framework to analyze user comments on German online news articles and uncovered some interesting relations among the data. Furthermore, I fed the resulting Doc2Vec document embeddings as inputs to a supervised machine learning classifier. Accordingly, given a particular comment, can we determine from which news site it originated? Are there patterns among user comments? Can we identify stereotypical comments for different news sites? Besides presenting the results of my experiments, I will give a short introduction to Doc2Vec.
www.pydata.org
PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R.
PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases. 00:00 Welcome!
00:10 Help us add time stamps or captions to this video! See the description for details.
Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVideoTimestamps
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Robert Meyer - Analysing user comments with Doc2Vec and Machine Learning classification», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.