В этом кратком руководстве мы объясним вам, как начать работу с комбинированной классификацией намерений и распознаванием сущностей, называемой пониманием языка, на платформе NeuralSpace. Это простой 10-шаговый процесс, и вы обучите свою первую модель понимания языка с помощью AutoNLP одному из 95 изначально поддерживаемых языков NeuralSpace. Лучше всего то, что мы будем использовать веб-интерфейс NeuralSpace без кода и достигнем самых современных результатов, не написав ни одной строки..

Введение Используете ли вы чат-ботов, голосовых ботов или механизмы автоматизации процессов, все они работают на основе понимания естественного языка (NLU). Его основная цель — понять намерения пользователя и извлечь соответствующие ключевые слова (сущности) из того, что они сказали или написали, для выполнения соответствующего действия. В этом блоге мы сравниваем точность классификации намерений трех поставщиков услуг NLU, а именно: NeuralSpace , Google Dialogflow и IBM Watson ...

Я предлагаю им этого не делать. Этот пост можно читать отдельно или как вторую часть Новые ориентиры Императора . В этом посте был рассмотрен эталон преходящего любопытства (обнаружение каламбура), но теперь мы рассмотрим проблему, которая вызывает постоянное почитание в сообществе. Распознавание текстовых искажений Несколько тестов NLP проверяют семантическое понимание. Одним из них является распознавание текстового вовлечения (RTE): учитывая два предложения, предпосылку P и..

Еще в 2006 году Клайв Хамби, британский математик и автор схемы Tesco Clubcard, первым придумал фразу «Данные — это новая нефть». Подчеркивая неотъемлемую ценность данных, Хамби использовал эту фразу, чтобы подчеркнуть, что, как и нефть, данные необходимо обрабатывать и уточнять, чтобы они стали полезным ресурсом. Эта метафора набрала обороты за последние пару лет, когда интернет-гиганты — Google, Facebook, Amazon — собрали огромное количество пользовательских данных и построили на них..