Análisis de Texto Aplicado con Python

Índice

A

• acumuladores, De Scikit-Learn a MLLib, Ajuste local, evaluación global
• flujos de datos acíclicos, Distribuir el corpus
• Conglomeración aglomerativa, Conglomeración aglomerativa-Agglomerativeclustering, Glosario
• interfaz de programación de aplicaciones (API), definición, Glosario

B

• Retroceso, Palabras Desconocidas: Retirada y alisado -Palabras desconocidas: Retroceso y Suavizado
• retropropagación, Redes Neuronales Artificiales
• bolsa de frases clave, Prediccióndel sentimiento con una bolsa de frases clave-Predicción delsentimiento con una bolsa de frases clave
• bolsa de palabras (BOW), Características contextuales
  • definido, Vectorización de texto y tuberías de transformación, Glosario
  • vectorización de texto con, Palabras en el espacio
• Motor de ingestión de barbas, El motor de ingestión de barbas
  • definido, Glosario
  • estructura dedisco, La estructurade discode Baleen-Laestructura de disco de Baleen
• algoritmo del árbol de bolas, Ser Vecino
• Interfaz BaseEstimator(API de Scikit-Learn), La interfaz BaseEstimator
• Centralidad de la interrelación, Centralidad-Centralidad, Centralidad, Glosario
• sesgo, definido, Glosario
• compensación sesgo-varianza, validación cruzada
• Agrupación bisectriz de k-means, Agrupación de textos con MLLib
• bloqueando
  • definido, Bloqueo con estructura
  • difuso, Bloqueodifuso-Bloqueo difuso
  • con estructura, Bloqueo con estructura

C

• canonicalización, Resolución de entidades, Glosario
• centralidad, Centralidad-Centralidad, Glosario
• chatbots, Productos de Datos con Conocimiento del Lenguaje, Chatbots-Conclusión ...