Как работает НЛП? Используя векторизацию текста, инструменты НЛП преобразуют текст в то, что может понять машина. Затем алгоритмы машинного обучения передаются к обучающим данным и ожидаемым результатам (тегам), чтобы обучать машины устанавливать ассоциации между конкретным входом и соответствующим ему выходом. Затем машины используют методы статистического анализа для создания своего собственного «банка знаний» и определяют, какие функции лучше всего представляют тексты, прежде чем..

НЛП на свободе: раскрытие возможностей обработки естественного языка. В первых двух блогах этой серии мы рассмотрели основы обработки естественного языка (NLP) и способы предварительной обработки текстовых данных для дальнейшего анализа. Мы узнали о токенизации, которая представляет собой процесс разбиения текста на отдельные слова или фразы, и о стемминге, который представляет собой процесс приведения слов к их корневой форме. В этом блоге мы собираемся глубже погрузиться в другой..

Полное исследование стемминга и лемматизации, а также того, какая техника используется в различных задачах обработки естественного языка. Обработка естественного языка — одна из самых быстрорастущих областей в мире. НЛП проникает в ряд продуктов и услуг, которые мы используем в повседневной жизни. Наиболее важными этапами конвейера НЛП являются обработка и очистка текста, включая стемминг и лемматизацию . Обработка естественного языка (NLP) Текстовые данные могут поступать из..