<prompt> Funza modeli ya kujifunza kwa mashine ili kugundua kejeli kwenye twiti.  <response>: Ili kugundua kejeli katika tweets, ningefuata hatua hizi: 1. Kusanya na kuandaa data: Ningekusanya mkusanyiko mkubwa wa data wa twiti zilizoandikwa kama za kejeli au la. Kando na tweets ulizotoa hapa, tungehitaji mifano mingi zaidi ili kielelezo kijifunze kwa usahihi jinsi ya kutambua kejeli. Data basi ingechakatwa kabla ili kujiandaa kwa mafunzo. Hii inaweza kujumuisha kuweka alama kwenye tweets kuzivunja kuwa maneno au vifungu vya maneno mahususi, kurekebisha maandishi kubadilisha maandishi yote kuwa herufi ndogo na kuondoa alama za uakifishaji, na kuondoa maneno yoyote ya kusitisha yasiyo ya lazima. 2. Chagua muundo: Kuna mbinu nyingi za mashine za kujifunza ambazo zinaweza kutumika kwa uainishaji wa maandishi kama vile Naive Bayes au Mashine za Kusaidia Vekta SVM. Njia nyingine inaweza kuwa kutumia mtandao wa neva na usanifu maalum kwa kazi za usindikaji wa lugha asilia kama LSTM au CNN. 3. Zoeza kielelezo: Kisha, ningelisha data iliyochakatwa awali kwenye modeli niliyochagua ya kujifunza kwa mashine. Wakati wa mchakato wa mafunzo, mwanamitindo angejifunza kutambua ruwaza na uwiano kati ya maneno na vishazi vinavyotumika katika twiti za kejeli dhidi ya zile za twiti zisizo za kejeli. 4. Tathmini muundo: Ningejaribu usahihi wa kielelezo kwa kutumia seti tofauti ya twiti zilizo na lebo. Iwapo kielelezo kitaainisha kwa usahihi tweet nyingi za jaribio kuwa za kejeli au zisizo za kejeli, kuna uwezekano kuwa ni kielelezo kizuri. Walakini, ikiwa usahihi ni mdogo, ningepitia tena uteuzi wa mfano au mchakato wa mafunzo ili kuboresha utendakazi wake. 5. Kufanya Utabiri: Hatimaye mara tu tunapokuwa na modeli sahihi tunaweza kuitumia kuainisha twiti mpya kutoka kwa mpini wa Twitter kejeli_tweets au vyanzo vingine kuwa vya kejeli au la. Kwa hivyo, mara moja siwezi kukuambia ni tweet gani ni ya kejeli au la, kwa sababu kwanza ninahitaji seti ya data iliyo na lebo ili kuweka uainishaji wangu. 