Stanford coreNLP основан на java. Эта статья о его реализации в jupyter notebook (python). Stanford coreNLP можно использовать для извлечения множества функций, которые можно использовать для обучения любой текстовой модели машинного обучения. Реализация для больших данных может быть немного сложной. Stanford coreNLP работает лучше, чем тональность Вейдера и текстовый blob, потому что вместо того, чтобы смотреть на тональность отдельных слов, модель «фактически строит представление..

Точные данные о школах имеют решающее значение для обеспечения качественного образования и поощрения обучения на протяжении всей жизни, обеспечения равного доступа к возможностям и, в конечном итоге, для сокращения бедности. Это ключевые аспекты человеческого достоинства и человеческого развития и, соответственно, основные Цели устойчивого развития ООН (ЦУР 4, ЦУР 10 и ЦУР 1 соответственно). Однако в большинстве мировых учебных заведений записи неточны, неполны или отсутствуют. ЮНИСЕФ..