Публикации по теме 'text-preprocessing'


Предварительная обработка текста для части НЛП — 1
Обработка естественного языка — это хорошо зарекомендовавшая себя и изученная парадигма в области искусственного интеллекта. Как многие из нас знают, что обработка естественного языка включает в себя обработку естественного языка, то есть языка, который понимает, интерпретирует и говорит человек… Многие проблемы, связанные с обработкой естественного языка в машинном обучении, такие как анализ настроений, нейронный машинный перевод включает в себя обработку большого количества текстовых..
Векторные модели и предварительная обработка текста | Машинное обучение естественному языку | Серия 1
Добро пожаловать в раздел «Машинное обучение: обработка естественного языка в Python» (версия 2) на 2023 г. Это объемный курс 4-в-1, охватывающий: 1) Векторные модели и методы предварительной обработки текста 2) Вероятностные модели и марковские модели 3) Методы машинного обучения 4) Методы глубокого обучения и нейронных сетей В части 1, посвященной векторным моделям и методам предварительной обработки текста, вы узнаете, почему векторы так важны в науке о данных и искусственном..
Оптимизация анализа настроений в Твиттере с предварительной обработкой текста
В этой статье мы рассмотрим, как очистка текста может повысить эффективность анализа настроений в данных Twitter с помощью Transformers из библиотеки Hugging Face. Мы начинаем с базового кода и представляем обновленную версию, в которой твиты предварительно обрабатываются перед их подачей в модель. Цель этого обновления — потенциально сократить время обучения и улучшить производительность модели. Оригинальный код Исходный код начинается с загрузки CSV-файла твитов, каждый из которых..
Предварительная обработка текста в обработке естественного языка в Python
Прежде чем использовать текстовые данные для анализа или прогнозирования, необходимо выполнить предварительную обработку. Обработка естественного языка ( NLP ) — это раздел науки о данных, который занимается текстовыми данными. Прежде чем использовать текстовые данные для анализа или прогнозирования, необходимо выполнить предварительную обработку. Это важный шаг в процессе построения модели в проектах НЛП. При предварительной обработке мы должны выполнить следующее: Удалите..
Порекомендуйте аналогичный продукт, используя описания продуктов и изображения.
Цель На сайте электронной коммерции amazon мы соберем данные о женской одежде и порекомендуем пользователю аналогичный тип одежды (но не совсем такой же), который он / она может купить. Мы увидим следующие шаги один за другим Получение данных. Очистка данных. Предварительная обработка текста. Текстовые рекомендации по продукту. Рекомендации на основе изображений. A / B тестирование. Сбор данных Мы берем данные из API рекламы продуктов Amazon, потому что удаление..
Как сделать полный проект машинного обучения?
Проект машинного обучения от А до Я! Машинное обучение — это развивающаяся область, способная эффективно решать многие бизнес-задачи. Проект машинного обучения начинается с вопроса или идеи поиска чего-либо. Мы находим набор данных (или несколько наборов данных и интегрируем) соответственно, выполняем исследовательский анализ данных, а затем алгоритмы машинного обучения для поиска ответов или выполнения какого-либо прогноза. Мы также можем создавать значимые выводы на основе реальных..
Как пометить текст для анализа тональности - передовой опыт
С июня 2020 года я больше не буду использовать Medium для публикации новых историй. Если хотите и дальше читать мои статьи, посетите мой личный блог: https://vallant.in . Вы когда-нибудь начинали анализ тональности или другую задачу классификации текста только для того, чтобы увидеть, что вы не получаете хороших результатов? Список возможных проблем, на которые следует обратить внимание, длинный, но есть два аспекта, которые вы можете упускать из виду и упускать из виду в этом..