Архитектура BERT Google разработал BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформеров) в 2018 году как мощную модель обработки естественного языка. Это глубокая нейронная сеть, которая использует самоконтролируемое обучение для предварительной подготовки на большом корпусе текстовых данных, что позволяет ей изучать контекстные отношения между словами в тексте [1, 2]. Архитектура преобразователя является основой BERT, предназначенного для обработки последовательных..

Оптимизация моделей с использованием графиков t-SNE Как можно использовать высокоразмерные векторные изображения текста для улучшения процесса покупки дома? В Doma мы используем машинное обучение и обработку естественного языка (NLP), чтобы обеспечить быстрое и безболезненное закрытие закладных. Наши данные в формате RTF помогают нам решать ряд интересных задач. В этом посте я поделюсь кратким обзором того, как мы использовали векторное представление наших данных и методы..