Публикации по теме 'natural-language-process'
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: МОГУТ ЛИ МАШИНЫ ДУМАТЬ?
Как следует из названия, он отличается от естественного интеллекта. Он понимает окружающую среду и предпринимает действия в соответствии с ней для выполнения задачи. Это полезно для решения многих реальных жизненных проблем. Есть много реальных примеров ИИ. Например, беспилотные автомобили, поисковые системы, распознавание речи, игры для идентификации объектов, рекомендательные системы ютуба, спам-фильтры электронной почты.
ИИ — это отрасль информатики, которая создает машины для..
Модель встраивания текста E5 от Microsoft лидирует в тесте MTEB с в 40 раз меньшим количеством параметров
Встраивание текста — это низкоразмерное векторное представление текстов произвольной длины, которое играет решающую роль в задачах обработки естественного языка, таких как крупномасштабный поиск. В то время как подходы к контрастному обучению могут улучшить качество встраивания текста за счет улучшения их представлений на уровне последовательности из текстовых пар, в результате…
Вот почему глубокое обучение не является серебряной пулей для НЛП?
И почему вам также следует изучить подходы эвристики и машинного обучения!
Мы знаем, что в целом подходы к решению задач НЛП можно разделить на 3 группы.
Эвристический или основанный на правилах Машинное обучение Глубокое обучение
В наше время достижения в области технологий привели к тому, что глубокое обучение устранило многие препятствия в области обработки естественного языка .
Недавняя популярность BERT и GPT-3 вызвала ажиотаж в отрасли, и все считают, что глубокое..
Простой и эффективный способ токенизации любого текста с помощью Python
Токенизация большого корпуса различных языков .
Введение
Процесс токенизации, в котором мы преобразуем предложения или набор слов в токены для дальнейшего машинного обучения или задач nlp. Это ключевой аспект каждого проекта обработки естественного языка, позволяющий легко анализировать и обрабатывать текстовые данные для комфортного внедрения дальнейших подходов машинного обучения. Этот процесс широко используется с помощью различных методов извлечения признаков.
Различные..
Анализ тональности текста в НЛП
Проблемы, варианты использования и методы: от простого к сложному
Людям нравится выражать свои чувства. Счастливы или несчастны. Нравится или не нравится. Хвалите или жалуйтесь. Хорошо или плохо. То есть положительно или отрицательно.
Анализ настроений в НЛП - это расшифровка таких настроений из текста. Это положительное , отрицательное, и то, и другое, или ни то, ни другое ? Если есть тональность, какие объекты в тексте имеет отношение к тональности, и фактическая фраза..
Кратко об обработке естественного языка (NLP)
НЛП — это область исследования в рамках общего понятия ИИ, которая занимается обучением компьютеров понимать человеческий язык. НЛП — сложная задача, потому что язык часто неоднозначен и может интерпретироваться по-разному. Например, фраза «Я иду в магазин» может означать, что вы собираетесь что-то купить, или просто означает, что вы идете в магазин. Компьютеры должны иметь возможность устранять неоднозначность таких фраз, чтобы понимать их.
НЛП — сложная и быстро развивающаяся..
Работает ли TF-IDF по-разному в учебниках и рутине склерна?
TF-IDF - это простой поворот в пакете слов. Пакет слов просто означает ( # раз слово w встречается в документе d ).
TF-IDF означает термин "частота, умноженная на обратную частоту документа".
На изображении ниже рассказывается о подходе с использованием набора слов для численного кодирования текстовых данных для работы с текстовыми данными в условиях машинного обучения.
В приведенном ниже примере слово «щенок» встречается в тексте ровно один раз, поэтому в пакете слов vector puppy..
