Artwork

A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Turning Your Data Swamp into Gold: A Developer’s Guide to NLP on Legacy Logs

4:30
 
Megosztás
 

Manage episode 524915696 series 3474670
A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/turning-your-data-swamp-into-gold-a-developers-guide-to-nlp-on-legacy-logs.
A practical NLP pipeline for cleaning legacy maintenance logs using normalization, TF-IDF, and cosine similarity to detect fraud and improve data quality.
Check more stories related to data-science at: https://hackernoon.com/c/data-science. You can also check exclusive content about #data-analysis, #atypical-data, #maintenance-log-analysis, #nlp-cleaning-pipeline, #python-text-normalization, #enterprise-data-quality, #tf-idf-vectorization, #data-cleaning-automation, and more.
This story was written by: @dippusingh. Learn more about this writer by checking @dippusingh's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
The NLP Cleaning Pipeline is a tool to clean, vectorize, and analyze unstructured "free-text" logs. It uses Python 3.9+ and Scikit-Learn for vectorization and similarity metrics. The pipeline uses Unicode normalization, the Thesaurus, and case folding to remove noise.

  continue reading

154 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 524915696 series 3474670
A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/turning-your-data-swamp-into-gold-a-developers-guide-to-nlp-on-legacy-logs.
A practical NLP pipeline for cleaning legacy maintenance logs using normalization, TF-IDF, and cosine similarity to detect fraud and improve data quality.
Check more stories related to data-science at: https://hackernoon.com/c/data-science. You can also check exclusive content about #data-analysis, #atypical-data, #maintenance-log-analysis, #nlp-cleaning-pipeline, #python-text-normalization, #enterprise-data-quality, #tf-idf-vectorization, #data-cleaning-automation, and more.
This story was written by: @dippusingh. Learn more about this writer by checking @dippusingh's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
The NLP Cleaning Pipeline is a tool to clean, vectorize, and analyze unstructured "free-text" logs. It uses Python 3.9+ and Scikit-Learn for vectorization and similarity metrics. The pipeline uses Unicode normalization, the Thesaurus, and case folding to remove noise.

  continue reading

154 epizódok

Todos os episódios

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás