Artwork

Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Effective Anomaly Detection Pipeline for Amazon Reviews: References & Appendix

18:25
 
Поширити
 

Manage episode 426250797 series 3474148
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/effective-anomaly-detection-pipeline-for-amazon-reviews-references-and-appendix.
Explore findings from a study on an anomaly detection pipeline for Amazon reviews using MPNet embeddings.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #transformers, #anomaly-detection, #nlp-for-anomaly-detection, #explainability-in-ml, #machine-learning-classifiers, #text-specific-ad-models, #text-encoding-techniques, #explainable-ai, and more.
This story was written by: @textmodels. Learn more about this writer by checking @textmodels's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This study introduces an effective pipeline for detecting anomalous Amazon reviews using MPNet embeddings. It evaluates SHAP, term frequency, and GPT-3 for explainability, revealing user preferences and computational challenges. Future research may explore broader surveys and integrating GPT-3 throughout the pipeline for enhanced performance.

  continue reading

316 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 426250797 series 3474148
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/effective-anomaly-detection-pipeline-for-amazon-reviews-references-and-appendix.
Explore findings from a study on an anomaly detection pipeline for Amazon reviews using MPNet embeddings.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #transformers, #anomaly-detection, #nlp-for-anomaly-detection, #explainability-in-ml, #machine-learning-classifiers, #text-specific-ad-models, #text-encoding-techniques, #explainable-ai, and more.
This story was written by: @textmodels. Learn more about this writer by checking @textmodels's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This study introduces an effective pipeline for detecting anomalous Amazon reviews using MPNet embeddings. It evaluates SHAP, term frequency, and GPT-3 for explainability, revealing user preferences and computational challenges. Future research may explore broader surveys and integrating GPT-3 throughout the pipeline for enhanced performance.

  continue reading

316 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити