Публикации по теме 'language'
Краткое руководство по тегированию частей речи
Используйте этот важный строительный блок НЛП для проведения анализа «Голос клиента».
Что такое Часть речи?
Часть речи (POS) — это способ описать грамматическую функцию слова. В обработке естественного языка (NLP) POS является важным строительным блоком языковых моделей и интерпретации текста. Хотя теги POS используются в высокоуровневых функциях НЛП, важно понимать их сами по себе, и их можно использовать в полезных целях при анализе текста.
В английском языке есть восемь..
Перевести с помощью ChatGPT
Очень надежная система машинного перевода
ChatGPT — чат-бот, разработанный OpenAI. Он основан на instructGPT : он обучен следовать инструкциям или так называемым подсказкам , написанным пользователями, и отвечать на них.
ChatGPT демонстрирует впечатляющие возможности предоставления последовательных и подробных ответов на запросы пользователей. Кажется, что он особенно хорошо справляется с задачами обработки естественного языка (NLP) , такими как обобщение, ответы на вопросы,..
Языковой перевод с использованием Python
Как перевести набор текстовых и/или XML-страниц с помощью нескольких API языкового перевода.
Часто мы сталкиваемся с проблемой, когда либо мы не можем понять кусок критического текста, либо нам необходимо предоставить информацию носителям другого языка. Хотя инструменты онлайн-перевода доступны, не всегда есть возможность получить к ним доступ, или может быть лучше предоставить статическую переведенную страницу для наших клиентов.
В этом руководстве мы рассмотрим различные доступные..
Статистическая теория обучения
Учебник по встраиванию слов
Статистическая теория обучения
Основа для нейронных сетей
Эта статья является третьей в серии Учебник по встраиванию слов: 1. Что стоит за Word2vec | 2. Слова в векторы | 3. Статистическая теория обучения | 4. Классификатор Word2vec | 5. Гиперпараметры Word2vec | 6. Характеристики встраивания слов
В этой статье мы рассмотрим, как работает линейная статистическая модель, как ее можно обобщить в модель классификации и как можно..
Использование N-грамм для извлечения контекста из текста
Простое введение в основную, но фундаментальную концепцию НЛП
Люди неизбежно столкнутся с n-граммами, когда учатся работать с текстовыми данными. Они часто играют ключевую роль в том, чтобы позволить машинам понять контекст данного текста.
В результате этот термин используется в бесчисленных проектах по науке о данных.
Однако вместо того, чтобы относиться к n-граммам как к жаргону, который можно просто замазать, важно уделить время изучению всех тонкостей этой концепции, поскольку..
Будущее изучения языков
Люди генерируют рог изобилия языкового содержания. Могут ли машины сделать его полезным для изучающих язык?
Создать качественный контент для изучения языка сложно. Duolingo, которая, возможно, является самым плодовитым создателем контента для изучения языков, говорит, что только создание качественной учебной программы с 2000 предложений может занять у команды до девяти месяцев. И это только для того, чтобы покрыть половину того, что они считают общеевропейским уровнем владения..
Модели преобразователей НЛП, используемые в семантике более высокого порядка
Анализ в настоящем отчете представляет собой обзор различных попыток, предпринятых в недавней литературе, для применения моделей на основе Transformer к задачам обработки естественного языка, где значение представляет собой сложную проблему. То, что мы имеем в виду под последним, будет позже определено в статье как семантика «более высокого порядка», поскольку значение рассматриваемых предложений / языка не может быть выведено исключительно из простой морфо-синтаксической композиции...
