На EMNLP 2022 было представлено множество инновационных работ по отслеживанию настроений, в том числе работы в мультимодальных и многоязычных пространствах. Была представлена ​​пара работ по анализу настроений, демонстрирующих обучение вспомогательным задачам, дополняющим друг друга. Одна из таких работ обсуждается ниже: → UniMSE: на пути к унифицированному мультимодальному анализу настроений и распознаванию эмоций Ху и др. представили свою работу под названием UniMSE: на..

Цель/резюме Цель этого состоит в том, чтобы получить «Настроение» акций из новостных статей и фрагментов. Для этого он использует сеть NLU и токенизатор, чтобы определить, имеет ли акция хорошее общее настроение или плохое общее настроение. Это можно определить, когда настроение отрицательное, это в целом плохая акция, а если настроение положительное, это в целом хорошая акция. Сколько негатива или позитива может сказать, насколько плохи или хороши акции в целом. Он также использует..

Вы когда-нибудь сталкивались с несбалансированными классами, и вам приходилось сокращать эти данные или получать больше данных, чтобы сбалансировать их. Что ж, в моем случае я хочу увидеть, как fastText справляется с несбалансированными классами. Как мы знаем, fastText утверждает, что использует несбалансированность классов. Как новичок в машинном обучении, создание сбалансированных классов требует некоторых усилий, поэтому я хочу доверять fastText и попытаться принять несбалансированные..

Очень часто мы называем наши компьютеры «глупыми машинами» или еще хуже. Многие из нас на самом деле не понимают, что по большей части они делают только то, что мы им говорим - глупо не машина, а скорее ограничения программирования, наши собственные человеческие слабости и недостаток терпения. Существует ряд команд, которые ваша машина может выполнять в зависимости от того, что ей велено делать. Если вы хотите, чтобы он делал что-то, на что он не был запрограммирован, он этого не..

Stanford coreNLP основан на java. Эта статья о его реализации в jupyter notebook (python). Stanford coreNLP можно использовать для извлечения множества функций, которые можно использовать для обучения любой текстовой модели машинного обучения. Реализация для больших данных может быть немного сложной. Stanford coreNLP работает лучше, чем тональность Вейдера и текстовый blob, потому что вместо того, чтобы смотреть на тональность отдельных слов, модель «фактически строит представление..