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 поставленной задачи по созданию мультиклассификатора для классификации постов сообществ с использованием словаря сленговых слов, важно правильно расположить шаги по подготовке и обработке данных. Приведём последовательность действий с объяснением каждого этапа. ### 1. Токенизация текста (А) Токенизация — это процесс разбиения текста на составляющие элементы (токены), такие как слова или фразы. Этот шаг необходим, чтобы упростить дальнейшую обработку и анализ текста. ### 2. Фильтрация от знаков препинания (Б) После токенизации важно убрать все знаки препинания, так как они не несут смысловой нагрузки и могут привести к искажению анализа. ### 3. Нормализация токенов (Е) Нормализация включает в себя приведение слов к единой форме (например, все слова приводятся к нижнему регистру). Это помогает уменьшить количество уникальных токенов и улучшает качество анализа данных. ### 4. Частеречная разметка текста (3) Частеречная разметка позволяет определить, какая часть речи соответствует каждому токену. Это может помочь в дальнейшем анализе, особенно при использовании словаря сленговых слов. ### 5. Фильтрация от шумовых слов (И) Шумовые слова (стоп-слова) могут искажать результаты. Их следует удалить, чтобы сосредоточиться только на значимых словах. ### 6. Включение значений словаря в перечень признаков (Ж) Так как у нас есть словарь сленговых слов, необходимо включить его значимости в наши данные. Это поможет в создании более точной модели классификации. ### 7. Расчет модифицированного TF-IDF (+1) для лексем, используемых во всем корпусе (В) TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) помогает взвесить важность каждого слова в документе относительно всего корпуса текстов. Это важный шаг для подготовки признаков для модели. ### 8. Расчет взвешенного TF-IDF со срезом верхних значений в качестве признаков (Д) На этом этапе, на основе значений, полученных из предыдущего шага, мы можем определить наиболее значимые признаки (срез верхних значений). Это улучшит работу классификатора. ### 9. Нормализация значений словаря (Г) Нормализация значений словаря может быть полезна для упрощения дальнейшего анализа и для создания единого масштаба для всех признаков. ### 10. Разметка именованных сущностей (Й) В некоторых случаях может быть полезно добавить разметку именованных сущностей, если это относится к задачам классификации. Это позволяет выделить ключевые понятия. ### Итак, правильная последовательность действий будет следующей: 1. А - Токенизация текста. 2. Б - Фильтрация от знаков препинания. 3. Е - Нормализация токенов. 4. 3 - Частеречная разметка текста. 5. И - Фильтрация от шумовых слов. 6. Ж - Включение значений словаря в перечень признаков. 7. В - Расчет модифицированного TF-IDF (+1) для лексем, используемых во всем корпусе. 8. Д - Расчет взвешенного TF-IDF со срезом верхних значений в качестве признаков. 9. Г - Нормализация значений словаря. 10. Й - Разметка именованных сущностей. Эта последовательность действий обеспечивает обоснованную и систематическую подготовку данных, что является ключом к успешной реализации задачи классификации текстов.