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 .Укажите правильную последовательность

Чтобы выполнить поставленную задачу по созданию мультиклассификатора на основе предоставленных данных, важно правильно организовать последовательность действий. Ниже приведены шаги, которые следует предпринять, с объяснением каждого из них: 1. **А. Токенизация текста** - Токенизация — это процесс разделения текста на отдельные слова или токены. Это первый и важный шаг, так как он позволяет работать с отдельными элементами текста. 2. **Е. Нормализация токенов** - Нормализация включает в себя приведение токенов к единой форме, например, к нижнему регистру, удаление лишних пробелов и другие преобразования, которые сделают данные более однородными для последующего анализа. 3. **И. Фильтрация от шумовых слов** - Шумовые слова (такие как "и", "в", "на" и т.д.) не несут смысловой нагрузки и могут ухудшить качество модели. Их удаление помогает сосредоточиться на значимых словах. 4. **Д. Расчет модифицированного TF-IDF (+1) для лексем, используемых во всем корпусе** - TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) помогает определить значимость слова в контексте всего корпуса текстов. Модификация с добавлением +1 позволяет избежать нулевых значений. 5. **Г. Нормализация значений словаря** - На этом этапе мы можем нормализовать значения, полученные на предыдущем этапе, чтобы улучшить качество признаков для обучения модели. 6. **Ж. Включение значений словаря в перечень признаков** - Важно использовать словарь сленговых слов, сформированный социологами, для создания дополнительных признаков, которые могут дать модели больше информации о целевых классах. 7. **В. Расчет взвешенного TF-IDF со срезом верхних значений в качестве признаков** - Используя значения, полученные ранее, можно рассчитать финальный TF-IDF, определяя наиболее важные признаки для модели. 8. **3. Частеречная разметка текста** - На этом этапе можно выполнить частеречную разметку, что позволяет дополнительно анализировать слова по их функциям в предложении (существительные, прилагательные и т.д.). Это может быть полезно для более глубокого анализа. 9. **Х. Разметка именованных сущностей** - Этот шаг может включать выделение важных сущностей, таких как имена, даты и места, которые могут быть значимы для классификации текстов. После выполнения всех этих шагов, можно приступить к обучению модели классификации на подготовленных данных. Таким образом, в правильной последовательности ваши действия будут выглядеть так: 1. А (Токенизация текста) 2. Е (Нормализация токенов) 3. И (Фильтрация от шумовых слов) 4. Д (Расчет модифицированного TF-IDF) 5. Г (Нормализация значений словаря) 6. Ж (Включение значений словаря в перечень признаков) 7. В (Расчет взвешенного TF-IDF) 8. 3 (Частеречная разметка текста) 9. Х (Разметка именованных сущностей) Эта последовательность позволит систематично подготовить данные для последующего обучения модели классификации.