Project stack
- Python 3.10
- HuggingFace Embedding
- DBSCAN
- UMAP
- Plotly
- spaCy
Проект представляет собой инструмент для анализа и визуализации текстовых данных, используя методы машинного обучения и кластеризации. Основная идея проекта заключается в преобразовании текстовых данных в числовые эмбединги с помощью предобученной модели HuggingFace, после чего применяется алгоритм DBSCAN для кластеризации этих эмбедингов. После кластеризации программа генерирует суммари для каждого кластера и визуализирует результаты на графике.
Проект решает проблему анализа больших объемов текстовых данных, позволяя выявить ключевые темы и аномалии в данных. Это может быть полезно для исследователей, аналитиков и специалистов в области обработки естественного языка, работающих с большими наборами данных, такими как отзывы клиентов, социальные медиа, научные статьи и т.д.
Проект может использоваться для анализа отзывов клиентов, исследования трендов в социальных сетях, кластеризации научных статей по темам и многое другое. Визуализация результатов кластеризации позволяет легко идентифицировать группы похожих документов или отзывов, что может быть полезно для принятия решений на основе анализа данных.
Проект реализован на Python и использует следующие технологии и библиотеки:
- HuggingFace Embedding: Для преобразования текстовых данных в числовые эмбединги используется предобученная модель HuggingFace.
- DBSCAN: Алгоритм DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) используется для кластеризации эмбедингов.
- UMAP: Для создания проекции эмбедингов в двухмерное пространство используется алгоритм UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection).
- Plotly: Для визуализации кластеров используется библиотека Plotly, которая позволяет создавать интерактивные графики.
- spaCy: Для генерации суммариев кластеров используется библиотека spaCy, которая предоставляет инструменты для обработки естественного языка.
Этот проект демонстрирует возможности использования современных методов машинного обучения и обработки естественного языка для анализа и визуализации текстовых данных, предоставляя ценные инсайты и упрощая процесс исследования больших объемов информации.