<div dir="ltr">Hi all -<div><br></div><div>Forgive me if this is the wrong place for posting this question, but I'd like to inquire about the community's interest in incorporating a new Transformer into the code base.</div><div><br></div><div>This paper ( <a href="https://nlp.stanford.edu/pubs/sidaw12_simple_sentiment.pdf">https://nlp.stanford.edu/pubs/sidaw12_simple_sentiment.pdf</a> ) is a "classic" in Natural Language Processing and is often times used as a very competitive baseline.  TL;DR it transforms a traditional count-based feature space into the conditional probabilities of a `Naive Bayes` classifier.  These transformed features can then be used to train any linear classifier.  The paper focuses on `SVM`.</div><div><br></div><div>The attached notebook has an example of the custom `Transformer` I built along with a custom `Classifier` to utilize this `Transformer` in a `multiclass` case (as the feature space transformation differs depending on the label).</div><div><br></div><div>If there is interest in the community for the inclusion of this `Transformer` and `Classifier`, I'd happily go through the official process of a `pull-request`, etc.</div><div><br></div><div>-Michael</div></div>