Получите все материалы CNews по ключевому слову
MLOps TF-IDF term frequency-inverse document frequency algorithm инверсия частоты, с которой то или иное слово встречается в обрабатываемых моделью документах
Метод TF-IDF, используемый в качестве основы для построения дерева решений, представляет собой эффективный инструмент для выделения ключевых слов и понятий, что может быть ценно при обработке юридических текстов.
Дерево решений – метод машинного обучения, представляющий собой древовидную структуру, где каждый узел представляет собой вопрос или тест на определенное свойство данных, каждая ветвь соответствует возможному ответу на этот вопрос, а каждый лист дерева представляет собой прогноз или решение. Построение дерева решений на основе алгоритма TF-IDF позволяет учитывать важность слов, выделяя ключевые термины и фильтруя часто встречающиеся слова. Этот подход обеспечивает легкость работы с текстовыми данными, интерпретируемость результатов и минимальные требования к предварительной обработке, что делает его удобным для задач категоризации и тематического анализа.
СОБЫТИЯ
Опубликовать/исправить описание технологии — book@cnews.ru
Короткая ссылкаОбработан архив публикаций портала CNews.ru c 11.1998 до 07.2026 годы.
Ключевых фраз выявлено - 1460642, в очереди разбора - 728451.
Создано именных указателей - 198386.
Редакция Индексной книги CNews - book@cnews.ru
Читатели CNews — это руководители и сотрудники одной из самых успешных отраслей российской экономики: индустрии информационных технологий. Ядро аудитории составляют топ-менеджеры и технические специалисты департаментов информатизации федеральных и региональных органов государственной власти, банков, промышленных компаний, розничных сетей, а также руководители и сотрудники компаний-поставщиков информационных технологий и услуг связи.
