Building a classifier on changeset comments
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook, scikit-learn
- Ambito
- data, machine-learning
Direzione di ricerca
Non viene indicato alcun file, test o punto di ingresso. Inizia esaminando i due changeset di OSMCha collegati e i notebook Jupyter già presenti nel repository, quindi determina come sono rappresentati i changeset con 👍 e 👎 e quale valutazione dimostrerebbe l’utilità di un classificatore.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Changeset comments can be super interesting! Can a model be trained to learn what changeset comments of 👍 changesets and 👎 changesets look like?
minor edits / repetition / redundancy / abreviation / duplication / contraction / shortening / cleaning up overbloating /
Beautiful Fountain nice place for tourist. and a nice grass park where you could sit down and enjoy nature in the city
cc: @anandthakker @geohacker @batpad
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 19
- Fork
- 6
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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