Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

OpenTalks.AI - Татьяна Любимова, Предсказание с...

Avatar for OpenTalks.AI OpenTalks.AI
February 15, 2019
Business
0
740

OpenTalks.AI - Татьяна Любимова, Предсказание спроса и предложения на сырье исходя из неструктурированных текстов

Avatar for OpenTalks.AI

OpenTalks.AI

February 15, 2019
Tweet

More Decks by OpenTalks.AI

See All by OpenTalks.AI
OpenTalks.AI - Виктор Лемпицкий, Моделирование 3Д сцен: новые подходы в 2020 году
Avatar for OpenTalks.AI opentalks
0
490
OpenTalks.AI - Алексей Чернявский, Нейросетевые алгоритмы для повышения качества медицинских изображений
Avatar for OpenTalks.AI opentalks
0
430
OpenTalks.AI - Александр Громов, Устойчивость нейросетевых моделей при анализе КТ/НДКТ-исследований
Avatar for OpenTalks.AI opentalks
0
370
OpenTalks.AI - Денис Тимонин, Megatron-LM: Обучение мультимиллиардных LMs при помощи техники Model Parallelism
Avatar for OpenTalks.AI opentalks
0
510
OpenTalks.AI - Егор Филимонов, Возможности платформы Huawei Atlas и эффективный гетерогенный инференс.
Avatar for OpenTalks.AI opentalks
0
150
OpenTalks.AI - Александр Прозоров, Референсная архитектура робота сервисного центра в отраслях с изменчивыми бизнес-процессами
Avatar for OpenTalks.AI opentalks
0
370
OpenTalks.AI - Наталья Лукашевич, Анализ тональности по отношению к компании — с чем не справился BERT
Avatar for OpenTalks.AI opentalks
0
340
OpenTalks.AI - Константин Воронцов, Фейковые новости и другие типы потенциально опасного дискурса: типология, подходы, датасеты, соревнования
Avatar for OpenTalks.AI opentalks
0
430
OpenTalks.AI - Дмитрий Ветров, Фрактальность функции потерь, эффект двойного спуска и степенные законы в глубинном обучении - фрагменты одной мозаики
Avatar for OpenTalks.AI opentalks
0
470

Other Decks in Business

See All in Business
社内請負スクラムから脱却する〜複雑性に適応するスクラムチームの作り方〜
Avatar for YasuhiroKimesawa yasuhirokimesawa
1
140
（8枚）GROWモデルで目標達成する技術　部下育成の基本
Avatar for 横山信弘／絶対達成スライド館 nyattx
PRO
0
1.4k
株式会社SAFELY 会社紹介 / Company
Avatar for 株式会社SAFELY safely_pr
1
4.1k
会社紹介資料 / ProfileBook
Avatar for 株式会社ジーピーオンライン gpol
4
48k
小さな開発会社を作った理由(再)
Avatar for polidog polidog
PRO
0
140
20251012_社内でのMCT活動
Avatar for ponponmikan ponponmikankan
0
370
ソニックガーデン経営組織論（2025/10版）
Avatar for Yoshihito Kuranuki / 倉貫義人 kuranuki
0
1.2k
株式会社STYZ会社概要資料
Avatar for インクルーシブデザインスタジオCULUMU culumu
0
220
opt recruit
Avatar for 株式会社オプト新卒採用担当 digitalholdings
0
52k
アッテル会社紹介資料/culture deck
Avatar for Attelu attelu
10
15k
Sustainability Report
Avatar for 株式会社クラダシ kuradashi
0
25k
Entrance Book ビジネスイノベーションサービス部
Avatar for ARI arisaiyou
0
2k

Featured

See All Featured
Producing Creativity
Avatar for Steve Smith orderedlist
PRO
347
40k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
Avatar for Sam Stephenson sstephenson
162
15k
How GitHub (no longer) Works
Avatar for Zach Holman holman
315
140k
The Power of CSS Pseudo Elements
Avatar for Geoffrey Crofte geoffreycrofte
79
6k
Building Adaptive Systems
Avatar for Chris Keathley keathley
43
2.8k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
Avatar for Addy Osmani addyosmani
7
900
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
Avatar for Irina Nazarova irinanazarova
9
970
Into the Great Unknown - MozCon
Avatar for Noah Learner thekraken
40
2.1k
How STYLIGHT went responsive
Avatar for nonsquared nonsquared
100
5.8k
Being A Developer After 40
Avatar for Adrian Kosmaczewski akosma
91
590k
Bootstrapping a Software Product
Avatar for Garrett Dimon garrettdimon
PRO
307
110k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
Avatar for panda_program panda_program
114
20k

Transcript

  1. Actionable dataset creator Predicting supply & demand in commodities based

    on unstructured texts

  2. Why business is looking for sentiment in commodity-related texts? 1

  3. • SENTIMENT • SCORING • TEXT LABELLING • CHUNK 2

  4. 3 No sign of crude or oil or anything related

    to commodities

  5. So what do we do with all that mess? •

    do not give sentiment to the text body. • look for specific events, and only then label with sentiment. 4

  6. 5 Catch and Classify • define an object and it’s

    relevance • classify the event • calculate the sentiment

  7. People use different words to speak about demand and supply

    6

  8. People use different words to speak about positive and negative

    events 7

  9. 8 How does the instrument look?

  10. 9 Non - predictive Strongest range

  11. 10 Sentiment vs. actual price 3 days lagged 2014

  12. 11

  13. So what? 12

  14. Actionable dataset creator Thank you! [email protected] @wrinklet