Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
OpenTalks.AI - Татьяна Любимова, Предсказание с...
Search
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
510
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
380
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
470
Other Decks in Business
See All in Business
ヘンリー これからの地域医療 vol.1
henryofficial
0
210
WordPress で稼ぐな、WordPress を「使って」稼げ / Don’t Make Money from WordPress, Make Money with WordPress
tbshiki
0
180
キャンバスエッジ株式会社 会社説明資料
canvasedge
0
950
株式会社エンミッシュ 採用資料
enmish
1
150
アッテル会社紹介資料/culture deck
attelu
11
15k
ファーストピンの気持ち
in0u
1
150
経理・労務の経験者(ドメインエキスパート) が持つ、無限の可能性
jun_nemoto
0
470
フロントエンドにおける「型」の責任分解に対する1つのアプローチ
kinocoboy2
4
1.2k
CREALで働く
creal
PRO
0
640
三井物産グループのデジタル証券〜名古屋・プライムオフィス〜徹底解説セミナー
c0rp_mdm
PRO
0
1.3k
株式会社Digeon / 会社紹介資料
digeon
1
16k
株式会社CINC 会社案内/Company introduction
cinchr
6
70k
Featured
See All Featured
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
34
9k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
140
34k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
303
21k
Practical Orchestrator
shlominoach
190
11k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
31
2.7k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.4k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.5k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
355
21k
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