Типичным рабочим процессом является использование annotate() с подходящими конвейерами аннотаторов для получения аннотаций, а затем использование AnnotatedPlainTextDocument() для их объединения с аннотируемым текстом. Это дает объект, наследуемый от «AnnotatedPlainTextDocument» и «TextDocument», из которого можно получить текст и аннотации, используя соответственно as.character() и annotation(). Существуют методы для класса AnnotatedPlainTextDocument и общие слова(), sents(), paras(),..

Прежде всего, я должен уточнить, что у меня нет никаких предпочтений ни к собаке, ни к кошке! На самом деле, у меня их никогда не было. Так что я в некотором смысле нейтрален! Предыстория и постановка проблемы для фиктивной ситуации Меня пригласили представить себя в качестве специалиста по данным студентам центра карьеры средней школы. Моя цель — привлечь больше студентов к выбору своей карьеры в области науки о данных. Чтобы достичь своей цели, я построил модель, чтобы..

Обработка естественного языка (NLP) — это область науки о данных, которая занимается анализом и интерпретацией человеческого языка с использованием алгоритмов машинного обучения. НЛП произвело революцию в том, как мы взаимодействуем с технологиями, от виртуальных помощников до чат-ботов и анализа настроений. В этом посте мы рассмотрим некоторые реальные приложения НЛП в науке о данных и то, как они меняют способ анализа и понимания языковых данных. Классификация текста..

Реализация классификации текста с помощью TensorFlow может быть простой. Одна из областей, где может применяться классификация текста - обработка текста чат-ботом и разрешение намерений. В этом посте я шаг за шагом опишу, как построить модель TensorFlow для классификации текста и как выполняется классификация. Пожалуйста, обратитесь к моему предыдущему сообщению, относящемуся к аналогичной теме - Контекстный чат-бот с TensorFlow, Node.js и Oracle JET - шаги, как установить и заставить его..