Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
OpenTalks.AI - Татьяна Любимова, Предсказание с...
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
OpenTalks.AI
February 15, 2019
Business
0
750
OpenTalks.AI - Татьяна Любимова, Предсказание спроса и предложения на сырье исходя из неструктурированных текстов
OpenTalks.AI
February 15, 2019
Tweet
Share
More Decks by OpenTalks.AI
See All by OpenTalks.AI
OpenTalks.AI - Виктор Лемпицкий, Моделирование 3Д сцен: новые подходы в 2020 году
opentalks
0
490
OpenTalks.AI - Алексей Чернявский, Нейросетевые алгоритмы для повышения качества медицинских изображений
opentalks
0
430
OpenTalks.AI - Александр Громов, Устойчивость нейросетевых моделей при анализе КТ/НДКТ-исследований
opentalks
0
370
OpenTalks.AI - Денис Тимонин, Megatron-LM: Обучение мультимиллиардных LMs при помощи техники Model Parallelism
opentalks
0
520
OpenTalks.AI - Егор Филимонов, Возможности платформы Huawei Atlas и эффективный гетерогенный инференс.
opentalks
0
150
OpenTalks.AI - Александр Прозоров, Референсная архитектура робота сервисного центра в отраслях с изменчивыми бизнес-процессами
opentalks
0
390
OpenTalks.AI - Наталья Лукашевич, Анализ тональности по отношению к компании — с чем не справился BERT
opentalks
0
340
OpenTalks.AI - Константин Воронцов, Фейковые новости и другие типы потенциально опасного дискурса: типология, подходы, датасеты, соревнования
opentalks
0
440
OpenTalks.AI - Дмитрий Ветров, Фрактальность функции потерь, эффект двойного спуска и степенные законы в глубинном обучении - фрагменты одной мозаики
opentalks
0
480
Other Decks in Business
See All in Business
フルカイテン株式会社 採用資料
fullkaiten
0
81k
セーフィー株式会社(Safie Inc.) 会社紹介資料
safie_recruit
7
410k
株式会社TENET 会社紹介資料
tenetinc
1
22k
株式会社アペルザ_中途採用向け会社紹介資料
hr_team_aperza
4
140k
PoliPoli_CompanyDeck
polipoli
1
27k
Startup Research : Challenges and solutions for female startup founders in Japan
mpower_partners
PRO
0
260
Company Profile
katsuegu23
2
12k
動画編集スクールブイプロ_ファクトブック2026
stakayama
0
400
「2025年のAI」と「2026年のAI」
masayamoriofficial
1
1.2k
【採用候補者向け】BrainPad AAAご紹介資料
brainpadpr
0
760
Nulab Fun Deck 〜チームワークが、世界をもっと『おもしろく』する〜
nulabinc
PRO
1
430
採用ピッチ資料|SBペイメントサービス株式会社
sbps
0
37k
Featured
See All Featured
Navigating Team Friction
lara
192
16k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.6k
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
52
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
210
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
270
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
7.9k
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
53
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.1k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
120
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.1k
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
106
230k
Transcript
Actionable dataset creator Predicting supply & demand in commodities based
on unstructured texts
Why business is looking for sentiment in commodity-related texts? 1
• SENTIMENT • SCORING • TEXT LABELLING • CHUNK 2
3 No sign of crude or oil or anything related
to commodities
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
5 Catch and Classify • define an object and it’s
relevance • classify the event • calculate the sentiment
People use different words to speak about demand and supply
6
People use different words to speak about positive and negative
events 7
8 How does the instrument look?
9 Non - predictive Strongest range
10 Sentiment vs. actual price 3 days lagged 2014
11
So what? 12
Actionable dataset creator Thank you!
[email protected]
@wrinklet