Традиционно классификатор обучается обнаруживать намерение предложения, а другой классификатор обучается извлекать любые слоты или именованные сущности (NER). Однако одну нейронную модель можно обучить классифицировать и то, и другое одновременно. Более того, совместное обучение модели для решения двух отдельных задач фактически заставляет модель научиться лучше справляться с обеими задачами! !git clone https://github.com/mohammedterry/slots_intents import os..

Сегодня я собираюсь объяснить вам технику «Мешок слов». Если вы здесь, вы, вероятно, знаете, почему мы его используем, но если вы не знаете, я расскажу вам на примере. Объясните «Мешок слов» на примере? Зайдите в свою почту Gmail, откройте приоритетный почтовый ящик и посмотрите, как Google магия вашего почтового ящика, классифицируя важные, социальные, спам и т. Д. Для всех ваших писем. Помнишь сейчас? Как Google узнает, что одни письма важны для вас, а другие - нет? Несмотря..

Кодирование с помощью Scapes Намерение, программное обеспечение, опыт и архитектура. Путеводитель по вашему следующему программному проекту TL;DR О чем следует помнить на каждом этапе разработки следующего (или текущего) приложения: Для кого я это строю? Почему это хорошо для этого сообщества? Как это будет использоваться людьми , которые будут его использовать? Как будет выглядеть конечный продукт, чем он будет известен или как его легко определить? Я сидел в своем..

Введение Обладая более чем 14 000 моделей с открытым исходным кодом на 150 языках в своем хабе моделей и почти 500 общедоступными наборами данных, Hugging Face по любым меркам является самым динамичным сообществом по обработке естественного языка (NLP) в мире. AWS, Институт искусственного интеллекта Аллена, Microsoft или Google AI - некоторые из его известных пользователей, и с помощью Hugging Face были созданы выдающиеся решения. Однако его сообщество не проявляет большой..