Публикации по теме 'embedding'
Многоязычные модели предложений в НЛП
Обзор двух основных многоязычных моделей встраивания предложений
Почему многоязычные модели
Многоязычные модели - это тип модели машинного обучения, который может понимать разные языки. Одним из примеров может быть определение того, является ли фрагмент текста токсичным комментарием. Используя обычную модель машинного обучения, мы сможем выявлять токсичные комментарии только на английском языке, но не на испанском. Но если бы мы использовали многоязычную модель, мы смогли бы..
Создание встраивания пользовательских слов с помощью двухмерных визуализаций t-SNE и переобучение векторов перчаток на…
Создание встраивания пользовательских слов с помощью 2D-визуализаций t-SNE и повторное обучение векторов перчаток поверх собственных данных с помощью кода
Шаги:
Введение Тренируем собственное встраивание слов (код) Фразы (биграммы) t-SNE визуализации в 2D Восстановить векторы перчаток поверх моих собственных данных
Введение:
Встраивание слов - одно из самых популярных представлений словарного запаса документов. Он способен улавливать контекст слова в документе,..
Голанг: ломка больших интерфейсов с помощью встраивания
Раз в месяц в CompoZed нам посчастливилось проводить дни обучения в масштабе всей лаборатории. В нашем расписании обучения чередуются беседы с коллегами, командные мероприятия и индивидуальные дни исследований / обучения. Сегодняшний день был для индивидуального обучения, поэтому я решил изучить проблему, с которой сталкивается моя команда.
Фон
Когда наш продукт только зарождался, мы решили создать пакет базы данных, который обрабатывал бы все наши запросы. Наша схема в то время..
Введение в вложение графов
График:
Графики, такие как социальные сети, сети элементов-пользователей, естественным образом встречаются в различных реальных приложениях. Просто используя узлы, ребра и их свойства, мы можем найти взаимосвязь между многими вещами: баскетболистами и командами, фильмами и издателями, стартапами и фондами. Поэтому в последние годы анализ графов привлекает все большее внимание из-за повсеместного распространения сетей в реальном мире. Например, на веб-сайте электронной коммерции мы..
Как получить самые современные результаты с табличными данными с помощью глубокого обучения и встраивания слоев
Другой подход к конкурсу бульдозеров Kaggle Blue Book
Мотивация
Древовидные модели, такие как Random Forest и XGBoost, стали очень популярными при решении задач с табличными (структурированными) данными и в последнее время получили большую популярность в соревнованиях Kaggle. У этого есть свои очень достойные причины. Однако в этой статье я хочу представить подход, отличный от подхода Табличного модуля fast.ai:
Глубокое обучение и встраивание слоев .
Это немного..
VOiCES на Speech Odyssey 2020: достижения в области встраивания динамиков
В сотрудничестве с Майклом Ломницем
На Speech Odyssey 2020 IQT Labs спонсировала специальную сессию по приложениям VOiCES , набора данных, предназначенного для акустически сложных и реверберирующих сред с надежными метками и достоверными данными для транскрипции, шумоподавления и идентификации говорящего. В следующих двух сообщениях блога мы рассмотрим документы, принятые на эту сессию.
Следуя общей теме Speaker Odyssey, принятые документы были сосредоточены на повышении устойчивости..
Глубокое НЛП для обнаружения языка вражды
В настоящее время, как все мы хорошо знаем, влияние социальных сетей и социальных сетей играет огромную роль в нашем обществе независимо от страны, в которой мы живем. Веб-сайт ниже представляет собой наглядный пример его невероятного роста.
Статистика в Интернете в реальном времени - статистика использования Интернета и социальных сетей Наблюдайте за ростом Интернета в режиме реального времени и отслеживайте использование социальных сетей: пользователей..
