Публикации по теме 'nltk'
Создание рекомендательных систем на основе содержания НЛП
Учебное пособие для механизма рекомендаций НЛП с использованием неконтролируемого обучения
Давайте разберемся, как использовать подход к созданию рекомендательных систем, когда у вас есть текстовые данные.
Вступление
В этом посте мы будем использовать наборы данных, размещенные на Kaggle , и, учитывая контент-ориентированный подход, мы будем создавать системы рекомендаций по работе .
1. Подготовка
Для этого поста нам понадобятся Python 3.6 , Spacy , NLTK и scikit-learn ...
Категоризация активности пользователей
Цели:-
Определите, что делает студент или ребенок, работая над системой в лаборатории или используя Wi-Fi в институте. 2. Просматривает ли этот пользователь вредоносный, образовательный, спортивный, развлекательный или контент для взрослых?? 3. Лаборатория и Отчеты об использовании Wi-Fi . 4. Вы можете взломать брандмауэр, но не этот код. 5. VPN против меня .
Работает :-
Диаграмма EER базы данных: -
Необходимые пакеты 1. pyxhook Установите: sudo apt-get install..
MERCARI PRICE ВЫЗОВ ПРЕДЛОЖЕНИЕ
Проблема бизнеса.
2. Источник набора данных.
3. Составление машинного и глубокого обучения.
4. Используемая метрика.
5. Подход к первому разрезу.
6. Исследовательский анализ данных.
7. Предварительная обработка данных.
8. Разработка функций.
9. Модели ML, которые я пробовал.
10. Результаты моделей машинного обучения.
11. Модели DL, которые я пробовал.
12. Результаты моделей DL.
13. Лучший результат.
14. Будущая работа.
15. Гитхаб — Код.
16. Развернутое видео...
Работа над НЛП с TextBlob
TextBlob - это библиотека Python для работы с текстовыми данными. Он предоставляет простой API для погружения в различные задачи обработки естественного языка.
TextBlob: упрощенная обработка текста - документация по TextBlob 0.16.0 Выпуск v0.16.0. () TextBlob - это библиотека Python (2 и 3) для обработки текстовых данных. Он предоставляет простой API для… textblob.readthedocs.io
Давайте поработаем над некоторыми задачами НЛП с..
Токенизатор предложений NLTK, исправление ошибок !
Как многие из вас уже знают, для всех задач обработки естественного языка (NLP) мы используем NLTK для разделения абзацев в предложениях или предложений на слова.
Но базовый токенизатор предложений NLTK имеет проблемы при разделении абзацев на предложения.
пожалуйста, найдите ниже примеры..
из nltk.tokenize импортировать sent_tokenize
data = «Меня зовут Эр. Пранав Патил, я работаю специалистом по данным. Мне нравится внедрять модель ML. Я использую язык Python для кодирования «..
Как найти словосочетания в китайской книге
Как найти словосочетания в китайской книге
Что я пытался сделать: Поиск словосочетаний в Книге 许三观卖血记.
Что я сделал сегодня: я токенизировал текст с помощью этого инструмента: https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml и этого руководства: http://michelleful.github.io/code-blog/ 2015/09/10/parsing-chinese-with-stanford/ Я смог скопировать предоставленный фрагмент кода, так как никогда раньше не пытался программировать на Java. Сделав это, я также обновил свою программу на..
ДЕМИСТИФИКАЦИЯ ОБРАБОТКИ НАТУРАЛЬНОГО ЯЗЫКА (NLP) С ВЕБАПП, ИСПОЛЬЗУЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКУЮ МОДЕЛЬ ML И СОЗДАННЫЙ API…
ДЕМИСТИФИКАЦИЯ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА (NLP) С ПОМОЩЬЮ ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЯ FLASK, ИСПОЛЬЗУЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКУЮ МОДЕЛЬ ML, API И ПАКЕТЫ (ЧАСТЬ 1)
ОБЪЯСНЕНИЕ ТАМОЖЕННОГО ПОСТРОЕННЫЙ ОТЕЛЬ ОТЗЫВАЕТ МОДЕЛЬ ОБУЧЕНИЯ МАШИНЫ NLP SENTIMENT
ВСТУПЛЕНИЕ
ЦЕЛЬ . Этот проект включает в себя объяснение разработанной на заказ модели НЛП с отзывами об отелях для веб-приложения.
Мы объясним ключевые концепции обработки естественного языка (NLP) и создадим классификатор NLP для оценок отзывов об..
