Публикации по теме fasttext

Публикации по теме 'fasttext'

Создайте собственную классификацию текста с помощью менее 25 строк кода, используя fasttext

Текстовая классификация Классификация текста - это базовый метод машинного обучения, используемый для умной классификации текста по различным категориям. Существует множество вариантов использования классификации текста. Фильтрация спама, анализ настроений, классификация обзоров продуктов, управление поведением клиента при просмотре в зависимости от того, что он ищет или просматривает, и таргетированный маркетинг на основе того, что клиент делает в Интернете и т. Д. В этом примере мы..

Анализ тональности с помощью Word2Vec, FastText и универсального кодировщика предложений в Keras

Анализ тональности с помощью Word2Vec, FastText и универсального кодировщика предложений в Keras Анализ мнений (иногда известный как анализ настроений или ИИ эмоций) относится к использованию обработки естественного языка, анализа текста, компьютерной лингвистики и биометрии для систематической идентификации, извлечения, количественной оценки и изучения аффективных состояний и субъективной информации. Анализ настроений широко применяется для озвучивания материалов клиентов, таких как..

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СЛОВ В ОБРАБОТКЕ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА

Почему представления слов В то время как овладение естественным языком легко для людей, это то, чего компьютеры еще не смогли достичь. Люди понимают язык различными способами, например, это может быть поиск его в словаре или осмысленная ассоциация со словами в одном предложении. Однако компьютеры и компьютерные программы еще не стали полностью человеческими, и им требуются другие методы для понимания человеческого языка. Поэтому в этом посте будут обсуждаться различные методы..

Гибридный рекомендатель на основе fastText

Гибридный рекомендатель на основе fastText Используя новую библиотеку fastText от Facebook Research в контролируемом режиме, я обучил гибридную систему рекомендаций, чтобы рекомендовать статьи пользователям, используя в качестве обучающих данных как текст в статьях, так и матрицу взаимодействия между пользователем и статьей. Ярлыки, прикрепленные к документу, были как его идентификатором, так и идентификаторами всех пользователей, которые его просматривали. Я еще не закончил его..

Новостной агрегатор за 2 недели

Простой и быстрый подход к категоризации и кластеризации новостей Конкурс кластеризации данных - двухнедельное соревнование по науке о данных, проведенное Telegram в ноябре. Команда Telegram хотела, чтобы участники создали простой, но эффективный агрегатор новостей, который объединяет тысячи статей от различных издателей и веб-сайтов на одну страницу, которая показывает последние новости и главные новости, как это делают Новости Google или Новости Bing . Несмотря на то, что..

Как использовать предварительно обученные векторы слов из fastText от Facebook

Что такое fastText ? fastText - это библиотека для эффективного изучения представлений слов и классификации предложений. На простом английском языке, используя fastText, вы можете создавать собственные вложения слов с помощью Skipgram, word2vec или CBOW (Continuous Bag of Words) и использовать их для классификации текста. Facebook опубликовал предварительно обученные векторы слов, почему это важно? Причина, по которой я пишу этот пост, - с легкостью использовать слово векторы,..

Скрытые затраты на встраивание слов низкого качества

Английское НЛП и, в частности, неанглийские приложения НЛП часто могут повысить точность классификатора до 10% за счет перехода на высококачественные вложения слов. Сегодня память и дисковое пространство дешевы, но многие приложения все еще расплачиваются за использование некачественных векторных представлений слов. Почему неанглоязычные модели особенно уязвимы из-за некачественного вложения слов ? Библиотека НЛП SpaCy предлагает модели на английском и многих других языках, а..