В предыдущих двух статьях мы говорили об общем НЛП ( https://medium.com/@umbertofontana/nlp-part-1-introduction-to-nlp-e686611da3da ) и о том, как мы можем преобразовывать слова в числа так, чтобы также машина может понимать наш словарный запас ( https://medium.com/@umbertofontana/nlp-part-2-words-representation-d0791d6da89d ). В этой части мы собираемся расширить предыдущую концепцию на встраивание предложений. После этого мы готовы приступить к практике и реализовать нашу первую Систему..

В этой статье мы подведем итоги и попытаемся разобраться в выводах, представленных в SentenceBERT . Я буду мотивировать основную проблему, которую он пытается решить, связанную с ней работу, процедуру обучения и результаты оценки. Я мог бы дополнить эту статью в будущем примером записной книжки, показывающим, как ее можно применить в областях поиска информации и кластеризации. Я надеюсь, что это резюме может послужить мягким введением в тему, которое позволит вам легче понять исходную..

Исчерпывающий обзор знаменитой исследовательской работы по НЛП Источник: https://www.aclweb.org/anthology/C18-1152.pdf (Ettinger et al., 2018) Предыстория. Чтобы понять, что такое встраивание предложений, необходимо понимать вложения слов. Вложения слов стали очень известными из-за их способности представлять слово в виде вектора, который можно использовать повсеместно. Известные вложения включают word2vec, Glove и т. Д. Ту же концепцию встраивания слов можно распространить..

Использование возможностей встраивания предложений BERT с помощью Spark NLP В предыдущем посте я продемонстрировал, как различные вложения слов (GloVe, ELMo, BERT) можно использовать для задачи классификации текста. Мы увидели, как (и почему) захват контекста важен для максимальной точности. Мы также изучили несколько способов предварительной обработки текста для улучшения результатов. В то же время мы визуализировали, как каждый шаг преобразовывал наш необработанный текст...

Авторы: Карина Хуанг, Дайан Ли, Абхиманью Васишт и Фиби Вонг (в алфавитном порядке по фамилии) Взгляды, выраженные в этом сообщении, принадлежат авторам, а не Associated Press. Введение Это сообщение в блоге демонстрирует часть нашего проекта Capstone в классе Harvard AC297r в сотрудничестве с Associated Press (AP). Мы создали систему рекомендаций по преобразованию текста в изображение для изображений для любого заголовка новостной статьи. Цель этого проекта: Учитывая..