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Redditコメントのスコア予測、NLPを使用してコメントのスコアを予測

Redditコメントのスコア予測、NLPを使用してコメントのスコアを予測

1.8G
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NLP,Computer Science,Social Science Classification

このデータセットの背後にあるアイデアは、特定のコメントが高いアップボティングを受けるかダウンボティングを受けるかを予測しようとすることです。ただし、原文が途中で切れているため、文脈が不十分です。......

Data Structure ? 1.8G

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    このデータセットの背後にある考え方は、特定のコメントが親コメントを踏まえて高い評価(アップボート)を得るか、低い評価(ダウンボート)を得るかを予測しようとすることです。

    現在、私はBOW(Bag of Words)と単語埋め込みの入力を組み合わせたニューラルネットワークを使用して、かなり良好な結果(いくつかの検証セットで70%以上の正解率)を出すモデルを持っています。BOW入力は密なフィードフォワード層に供給され、単語埋め込みはLSTM層に供給されます。

    コードは主にKerasを使用したPythonで記述されており、すぐに公開されます。

    内容

    このデータセットは、3億8000万件以上のRedditコメントからなるはるかに大きなデータセットのサブセットです。このデータセットには400万件のRedditコメントが含まれており、そのうち200万件は最も低い評価(高いダウンボート)を受けたもので、残りの200万件は最も高い評価(高いアップボート)を受けたものです。

    便宜上、データセットには親コメントのテキストやその他のメタデータが含まれています。


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