Data Structure ?
0.65M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
# ディープNLPデータセットには何が含まれているのか？
Sheet_1.csvには、レスポンステキスト列に、トラピー用チャットボットに対する80件のユーザーの回答が含まれています。ボットが「他の人のための資源として行動した時期を説明してください」と言い、ユーザーが回答しました。回答が「フラグなし」の場合、ユーザーはボットとの会話を続けることができます。「フラグあり」の場合、ユーザーは支援を受けるように紹介されます。
Sheet_2.csvには、履歴書テキスト列に、125件の履歴書が含まれています。履歴書はIndeed.comからキーワード「データサイエンティスト」、場所「バーモント州」で検索されたものです。履歴書が「フラグなし」の場合、申請者は後日修正版の履歴書を提出することができます。「フラグあり」の場合、申請者は面接に招待されます。
# これをどう使えばいいのか？
新しい履歴書や回答をフラグありまたはフラグなしに分類します。
ここには履歴書と回答の2つのデータセットがあります。データをトレーニングセットとテストセットに分割して、分類器の精度をテストしてください。両方の問題に同じ分類器を使用するとボーナスポイントがもらえます。
頑張ってください。
# 謝辞
[パルサ・ガファリ][1]（アイリーン社）に感謝します。この方がいなければ、これらのビジュアル（表紙写真はパルサ・ガファリ氏の素晴らしいリンクトインの[記事][2]「英語、スペイン語、ドイツ語のポジティブ対ネガティブ感情分析」に掲載されています）は存在しなかったでしょう。
# 「ディープ自然言語処理」のカーネルがあります。更新します。役に立つことを願っています。
そのカーネルのコードは、Kaggle上でも外でも、どこでも使用できます。質問があれば[@_samputnam][3]まで連絡してください。
[1]: http://aylien.com
[2]: https://www.linkedin.com/pulse/leveraging-deep-learning-multilingual-sentiment-parsa-ghaffari
[3]: http://twitter.com/_samputnam
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