La mayoría de los sitios web basados en el contenido, como Yahoo News, HuffPost o cualquier sitio de noticias, organizan sus historias de acuerdo con el tema o de alguna manera similar. Puede imaginar que los sitios web con una gran cantidad de historias deben necesitar un método automatizado para filtrarlos o clasificarlos a medida que el contenido se ingiere en sus sistemas. Por ejemplo, los algoritmos que impulsan los artículos de noticias de las noticias de Yahoo con etiquetas (por ejemplo, conflicto militar, política nuclear, refugiados) a medida que se ingieren, y luego muestran el contenido por tema y/o en un alimento personalizado. Este bien conocido proceso de etiqueta de contenido con todas sus etiquetas relevantes se conoce como aprendizaje multilabel (MLL).
Si bien los enfoques de MLL tradicionales dependen de las características dadas, DocTag2Vec opera en texto sin procesar y aprende automáticamente las mejores características de ese texto integrando ambos documentos y las etiquetas en el mismo espacio vectorial. La inferencia se realiza a través de un enfoque simple basado en vecinos más cercanos. Doctag2Vec se basa en datos de capacitación que se componen del texto sin procesar de cada documento y las etiquetas asociadas con ellos.
Hay muchos conjuntos de datos estándar disponibles para MLL, pero todos ellos proporcionan directamente características y no el texto real de los documentos. Esto permite a los investigadores trabajar en nuevos algoritmos que usan directamente las características proporcionadas pero sin mejorar las características. Nuestro corpus YNMLC proporciona texto sin procesar para que los investigadores puedan extraer sus propias características que sean mejores para sus algoritmos. Además de eso, según nuestro conocimiento, nuestro corpus es el único que proporciona una clasificación de las etiquetas para cada documento en términos de su importancia. YNMLC es uno de los pocos conjuntos de datos a gran escala, marcados manualmente (por los editores de noticias de Yahoo) que abordan la tarea de MLL. El corpus contiene 48,968 artículos que están etiquetados por cualquier subconjunto de 413 etiquetas. Estas etiquetas corresponden a vibraciones (similares a los temas) en la aplicación de la sala de redacción de Yahoo.
¿Cómo hacer una investigación en campo?
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La encuesta etnográfica, la encuesta socioantropológica, la encuesta de campo o el estudio de campo son algunos de los términos matizados para designar comúnmente el trabajo de un investigador, a veces nombrado investigador, llevado a cabo en un lugar definido por «una larga inmersión y en profundidad, por lo tanto, suponiendo que suponga La participación del investigador en el entorno que pretende estudiar ”[1] con el objetivo de recopilar datos en el contexto de la investigación científica.
Este método de producción de datos generalmente se asocia con métodos cualitativos calificados de SO en oposición a la encuesta por cuestionario, conocido como cuantitativo. Sin embargo, este método de trabajo puede tomar varias formas de acuerdo con el investigador y el campo estudiado que saca formas intermedias o combinadas, llamados métodos mixtos (métodos mixtos en inglés) o incluso triangulación de métodos de investigación [2].
Tomando su origen en el campo de la antropología, esta encuesta es utilizada hoy por muchos sociólogos. A veces descrito como indescifrable, se caracteriza por «su carácter» iniciador «que requiere que el investigador sea parte de la improvisación,» lapsa «, intuición, bricolaje, cuestión de» sentimiento «, fuera de las pruebas – errores…» Es Un asunto de aprendizaje, en el sentido de que un aprendiz aprende sobre todo haciendo «[3] Wright Mills luego compara al investigador con» The Intellectual Craftsman «[4], quien lo construye -MENDE su teoría y método al fundarlos en el suelo .
El propósito de la encuesta de campo es ayudar a responder a un problema, un problema de investigación. Esto se puede construir previamente o dependiendo de la encuesta de campo según el investigador.
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