Публикации по теме 'nlp'


Как построить модель рекомендации на основе контента с нуля
Введение Модель рекомендаций, которая рекомендует на основе контента или описания, известна как система рекомендаций на основе контента. В этой статье мы узнаем, как с нуля создать модель рекомендаций по парфюмерии с использованием обработки естественного языка. Постановка задачи Наш проект основан на рекомендации парфюмерии, основанной на содержании, т.е. рекомендации, основанные на содержании парфюма. Факторами, отличающими духи, являются их ноты и аккорды. Ноты состоят из..
Внедрение QANet (сети ответов на вопросы) с CNN и самовниманием
В этом посте мы рассмотрим одну из самых сложных, но интересных проблем обработки естественного языка, также известную как ответы на вопросы. Мы будем внедрять QANet Google в Tensorflow. Как и его аналог машинного перевода Трансформаторная сеть , QANet вообще не использует RNN, что ускоряет обучение / тестирование. (Исходный код этого эксперимента можно найти здесь ) Я предполагаю, что у вас уже есть некоторые знания о Python и Tensorflow. Вопросы и ответы - это область..
Как очистить текстовые данные
… Удаление стоп-слов для приложений Data Science Оглавление Введение Очистка текстовых данных Резюме использованная литература Введение Неудивительно, что данные в большинстве случаев беспорядочные, неорганизованные и с ними трудно работать. По мере того, как вы углубитесь в науку о данных из образовательной практики, вы увидите, что большая часть данных получается из нескольких источников, из нескольких запросов, и это может привести к получению некоторых нечистых данных...
Предварительная обработка и нормализация текста
Основные шаги включают в себя предварительную обработку и нормализацию текста. Здесь вы будете брать пример из Наборов данных IMDb Movie Review . Предварительная обработка текста Данные могут быть извлечены с помощью различных средств и способов, таких как веб-скрипты, базы данных, новостные статьи и другие источники, но извлекаемые данные не всегда являются чистыми и могут содержать много шума, как в текстовых данных, используются символы, которые не делают любой смысл в..
Обобщение средних статей с помощью глубокого обучения
Модели глубокого обучения могут сделать для вас так много, что помогут вам выполнять свою работу НАМНОГО быстрее. Вы все еще помните, что вам приходилось писать резюме статей для ваших домашних заданий? Рад, что нам больше не нужно этого делать! Потому что мы узнаем, как 😉 😍 Импорт модели Особая благодарность Hugging Face за предоставленные нам модели 😄 Мы собираемся использовать предварительно обученную модель BART. Сначала я тестировал модели T5 (малые, базовые, большие),..
Обработка естественного языка: к искусственному интеллекту
Когда вы думаете об обработке естественного языка (НЛП), у вас, вероятно, возникает множество вопросов, чтобы проиллюстрировать, как начать работу или какие шаги стоят за НЛП. Хотя я прочитал множество статей, мне было трудно понять шаги, лежащие в основе этого, и поэтому я попытался написать что-нибудь в этой статье, чтобы осветить фундаментальную концепцию НЛП. В этой статье вы узнаете об этапах обработки естественного языка и о том, как преобразовать текстовые данные в числовое..
Компании, нанимающие специалистов по данным, Keras, очистку данных и рабочие места
Превращение модели Кераса в оценщик В этой статье показано, как мы можем преобразовать модели Keras в Estimators и, таким образом, одновременно воспользоваться преимуществами API Estimators и универсальности Keras. Компании нанимают специалистов по данным, весна 2021 г. Готовы к новой работе в области искусственного интеллекта или машинного обучения? Вот несколько компаний, которые нанимают специалистов по данным весной 2021 года для проверки. Приготовьтесь к очистке..