Машинное обучение для анализа текстов на естественных языках: примеры кода на языке C#

Машинное обучение для анализа текстов на естественных языках: примеры кода на языке C#

Машинное обучение (МО) для анализа текстов на естественных языках (Natural Language Processing, NLP) становится все более популярным в современном мире. Оно позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и отвечать на человеческий язык. Давайте рассмотрим, как использовать МО для анализа текстов на естественных языках с помощью примеров кода на языке C#. 📚

Для начала нам понадобится библиотека ML.NET, которая предоставляет инструменты для создания моделей машинного обучения на платформе .NET. Вот пример кода, демонстрирующий использование ML.NET для анализа тональности текста:

// Создание модели
var pipeline = mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Features", nameof(InputData.Text))
    .Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.SdcaLogisticRegression("Label", "Features"));

// Обучение модели
var model = pipeline.Fit(trainingData);

// Предсказание тональности текста
var prediction = model.CreatePredictionEngine(mlContext).Predict(new InputData { Text = "Этот фильм был удивительным!" });
Console.WriteLine($"Тональность текста: {prediction.Prediction}");

Создана 14.11.2023