Какие из предложенных действий вы выполните? Расположите их в правильной последовательности: Вы являетесь специалистом в области обработки и анализа данных. Вас пригласили в междисциплинарную команду, состоящую из специалистов в области социологии и компьютерных наук. В команде нет специалиста в области вычислительной лингвистики. Перед вами поставлена задача предложить решение в области машинного обучения для решения задачи классификации. Необходимо создать мультиклассификатор, анализирующий посты сообществ для присвоения метки целевых классов тому или иному сообществу. Заказчиком проекта являются социологи, представление об эталонном решении которых нестрого формализовано и сформулировано на основе опыта экспертов. Для целевых сообществ социологами был составлен словарь сленговых слов, характерных для каждого из целевых классов. Данный словарь рекомендован к использованию. Коллеги высказали свое предположение о попытке использовать нейросетевую архитектуру для решения задачи, однако Вы считаете, что на основе предоставленных данных можно создать эффективное решение без применения нейросетей, сфокусировавшись на подготовке данных перед обучением модели. А Токенизация текста Б Фильтрация от знаков препинания В Расчет модифицированного TF-IDF (+1) для лексем, используемых во всем корпусе Г Нормализация значений словаря Д Расчет взвешенного TF-IDF со срезом верхних значений в качестве признаков Е Нормализация токенов Ж Включение значений словаря в перечень признаков 3 Частеречная разметка текста И Фильтрация от шумовых слов Й Разметка именованных сущностей

Для решения задачи по созданию мультиклассификатора, анализирующего посты сообществ и присваивающего метки целевых классов, необходимо выполнить несколько шагов в правильной последовательности. Основная цель — подготовить данные для дальнейшего обучения модели. Давайте разберем предложенные действия и определим их правильный порядок. ### Порядок действий: 1. **А. Токенизация текста** - На первом этапе необходимо разбить текст на отдельные слова или токены. Это позволит работать с крупными текстовыми данными, анализируя каждое слово отдельно. 2. **Е. Нормализация токенов** - После токенизации необходимо нормализовать токены. Это может включать в себя преобразование всех слов к нижнему регистру и удаление лишних символов. Нормализация помогает снизить разнообразие форм одного и того же слова. 3. **И. Фильтрация от шумовых слов** - На этом этапе нужно избавиться от шумовых слов (стоп-слов), которые не несут значимой информации (например, "и", "в", "на" и т.п.). Это позволяет сосредоточиться на более значимых словах, которые могут влиять на классификацию. 4. **Ф. Фильтрация от знаков препинания** - Затем следует удалить знаки препинания, чтобы избежать их влияния на анализ текста. Знаки препинания обычно не несут смысловой нагрузки для задач классификации. 5. **3. Частеречная разметка текста** - На этом этапе можно выполнить частеречную разметку текста, которая помогает понять, какие слова являются существительными, глаголами и т.д. Это может быть полезно для дальнейшего анализа. 6. **Г. Расчет модифицированного TF-IDF (+1) для лексем, используемых во всем корпусе** - Теперь можно рассчитать модифицированный TF-IDF для всей лексики, что поможет определить важность каждого слова в контексте всего корпуса текстов. Это важный шаг для анализа значимости токенов. 7. **Д. Расчет взвешенного TF-IDF со срезом верхних значений в качестве признаков** - На основе предыдущего шага можно создать взвешенный TF-IDF, выбрав только ключевые слова (например, верхние значения). Эти признаки будут использоваться для обучения модели. 8. **Ж. Включение значений словаря в перечень признаков** - Следующим шагом можно добавить слова из рекомендованного словаря социологов в качестве дополнительных признаков, чтобы улучшить классификацию на основе специфических терминов, связанных с каждым классом. 9. **В. Нормализация значений словаря** - Необходимо нормализовать значения словаря для корректной работы с данными, чтобы они были сопоставимы с остальными признаками. 10. **К. Разметка именованных сущностей (если применимо)** - Если задача требует выделения определенных именованных сущностей (например, имена, места), это действие также может быть выполнено на этом этапе. ### Заключение: Таким образом, порядок выполнения действий от токенизации текста до расчетов TF-IDF и включения значений словаря составит основу для создания эффективного мультиклассификатора. Важно уделить внимание каждому шагу, так как качество данных и их подготовка напрямую влияют на успешность обучения модели.