Costruirò modelli NLP per analisi del sentiment, classificazione del testo e topic modeling
Specialista in Machine Learning, NLP
Informazioni su questo servizio
Hai recensioni, feedback, commenti o altri dati testuali che devi capire o classificare?
Realizzerò una soluzione NLP per analisi del sentiment, classificazione del testo o topic modeling basata sui tuoi dati e sull'obiettivo del progetto.
Portfolio: Visualizza qui i miei progetti selezionati di NLP e Machine Learning:
https://kawsar-portfolio-kawsar07ahmmed0712-5454.vercel.app/
In cosa posso aiutarti:
- Analisi del sentiment
- Classificazione binaria e multiclasse del testo
- Classificazione di intenti, spam, recensioni o categorie
- Topic modeling e clustering di testi
- Pulizia e preprocessing del testo
Ciò che riceverai:
- Un modello NLP addestrato e valutato
- Precisione, recall, F1 score, matrice di confusione o altri metriche appropriate
- Output di predizione
- Codice sorgente Python pulito o Jupyter Notebook
- Documentazione basata sul tuo pacchetto
Utilizzo Python, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow e Hugging Face Transformers quando necessario. L'approccio di modellazione viene scelto in base al tuo dataset, alle etichette e all'obiettivo.
Ti prego di scrivermi prima di ordinare per progetti NLP grandi, multilingue, senza etichette o personalizzati.
Grazie,
Kawsar Ahmmed
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
tensorflow
•
Colab
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FAQ
Traduzione automatica.
Di cosa hai bisogno da me per iniziare il progetto?
Fornisci il tuo dataset, obiettivo del progetto, colonna di testo, etichette target se disponibili, lingua e output atteso. Se non sei sicuro del modello o dell’approccio, va benissimo. Posso consigliare un metodo adatto dopo aver esaminato i dati.
Su quali tipi di progetti NLP puoi aiutarmi?
Posso lavorare su analisi del sentiment, classificazione binaria o multiclasse del testo, classificazione di intent o categorie, rilevamento spam, topic modeling, clustering di testo, preprocessing e altri compiti NLP correlati. Per requisiti insoliti o complessi, contattami prima di ordinare.
Quali formati di file posso fornire?
Formati come CSV, Excel, JSON, TXT e altri formati comuni di dati testuali sono adatti. Se i tuoi dati sono in un formato diverso o provengono da più file, contattami prima così posso confermare l’ambito.
Puoi lavorare con lingue diverse dall'inglese?
Sì, a seconda della lingua, delle dimensioni del dataset, delle etichette disponibili e del supporto del modello. Invia un piccolo esempio prima di ordinare un progetto multilingue o non in inglese, così posso verificare la fattibilità.
Puoi garantire una precisione specifica del modello?
Nessun progetto di machine learning responsabile può garantire una precisione fissa prima che il dataset venga valutato. La performance dipende dalla qualità dei dati, dall’equilibrio delle classi, dalla qualità delle etichette, dalle dimensioni del dataset e dalla complessità del compito. Utilizzerò metriche di valutazione appropriate e lavorerò per ottenere il miglior risultato affidabile per i tuoi dati.
Riceverò il codice sorgente e la documentazione?
Sì. Riceverai codice sorgente Python pulito o un Jupyter Notebook, insieme agli output rilevanti e alla documentazione inclusa nel pacchetto scelto, così potrai capire e riutilizzare la soluzione.
Puoi usare BERT, Transformers o fare fine-tuning di un modello NLP?
Sì, quando un approccio basato su transformer è appropriato per il compito e il dataset. Posso lavorare con strumenti come Hugging Face Transformers, PyTorch e TensorFlow. Il fine-tuning avanzato potrebbe richiedere un pacchetto superiore o un’offerta personalizzata a seconda del modello e delle dimensioni dei dati.
Devo contattarti prima di effettuare un ordine?
Sì. Contattami prima di effettuare un ordine così posso esaminare il tuo dataset, capire il tuo obiettivo e confermare il pacchetto più adatto al tuo progetto. Questo ci permette anche di concordare sull’ambito, sui tempi di consegna e sugli output attesi prima che l’ordine inizi.

