Публикации по теме 'natural-language'
НЛУ - это не НЛП ++
Пятилетний ребенок, читающий предложение внизу рисунка выше, знает, что « это » относится к слону, а не к мячу; и именно потому, что ни один человек с элементарным здравым смыслом не задался бы вопросом, как мяч попал в дверь, но как через него прошел огромный слон, который больше, чем дверной проем.
К сожалению, увлечение наукой о данных / машинным обучением / глубоким обучением превратило науку о построении вычислительных моделей для истинного понимания и понимания обычного..
Openbay Otis представляет первую в отрасли: передовую интерактивную систему с искусственным интеллектом…
OPENBAY ЗАПУСКАЕТ ПЕРВЫЙ В ОТРАСЛИ АВТОМОБИЛЬНЫЙ СОВЕТНИК ДЛЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ ОБСЛУЖИВАЮЩИХ УСЛУГ С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ
Openbay Otis персонализирует взаимодействие и автоматизирует общение между поставщиком автомобильных услуг и владельцем автомобиля
КЕМБРИДЖ, Массачусетс, 16 апреля 2019 г. — Openbay , отмеченная наградами и ведущая в отрасли площадка для автомобильных услуг и поставщик решений SaaS для послепродажного обслуживания автомобилей, сегодня объявила о запуске..
«Это сбалансированный» алгоритм в Python
Я ищу работу, и время от времени меня просят принять вызов и поработать над чем-то, что кто-то считает вызовом.
Эта задача заключалась в том, чтобы быть «сбалансированным».
Это сбалансировано?
“[({}{}{}{})({})({})({})]()”
Это сбалансировано? «[({})({})({})({})]»
Я знаю, что это не сбалансировано: «([}{])»
Но является ли это достаточно распространенной проблемой?
Наверняка вы работали над каким-нибудь синтаксическим анализатором языка, который, возможно, обрабатывал..
Easy SentencePiece для токенизации подслов в Python и Tensorflow
Как мы можем легко обучить токенизатор подслов SentencePiece с нуля с помощью Python и использовать его в Tensorflow 2.
В последнее время я занимался разработкой некоторых интересных проектов NLP с помощью TensorFlow ( следите за обновлениями, я скоро опубликую их! 😉) и хотел воспользоваться возможностью, чтобы попробовать и включить токенизация подслов . Я решил прибегнуть к SentencePiece [1] (в частности, к его алгоритму unigram ) из-за огромного количества положительных функций,..
Продвинутые темы машинного обучения
Расширенные темы машинного обучения: изучение алгоритмов и методов, лежащих в основе современного ИИ
Машинное обучение (ML) произвело революцию в том, как мы взаимодействуем с технологиями. Алгоритмы машинного обучения, от персональных рекомендаций на потоковых платформах до беспилотных автомобилей, лежат в основе многих приложений, которые мы используем каждый день. Однако по мере того, как ML становится все более распространенным, важно понимать сложные темы и методы, лежащие в основе..
Автоматическое извлечение текста из медицинских документов с обработкой естественного языка: на основе правил.
Чтение и интерпретация медицинских документов и объединение их с внешними источниками данных - необходимая часть открытия лекарств. Например, разработка новых клинических исследований требует понимания старых исследований, лабораторных заметок и данных FDA, чтобы процедуры не повторялись. Иногда исследователей интересуют такие вопросы, как «В какой возрастной группе изучали риталин?», «Каковы общие побочные эффекты гентамицина» и т. Д.
Ответ на эти вопросы требует выделения конкретных..
НЛП и JavaScript: часть 1
Привет! Действительно интересная часть программирования, если вы знаете разговорный язык и язык программирования, — это обработка естественного языка. С помощью НЛП вы можете создавать программы, которые могут понимать людей, и выполнять действия взамен!
Тем не менее, если вы смотрите на это, скорее всего, вы хотите сделать это с помощью JavaScript. Есть некоторые преимущества НЛП с JavaScript по сравнению с другими языками, такими как Python. Например, мы можем использовать..
