Публикации по теме 'nlp'


Постройте модель, которая может очень эффективно переводить несколько индийских языков на английский и сократить…
Нейронный машинный перевод (NMT) - активная область исследований. Для NMT мы используем модель seq2seq, которая состоит из кодировщика и декодера - кодировщик преобразует токены исходного языка в скрытые представления, а декодер преобразует эти представления обратно в целевой язык. Архитектуры на основе трансформаторов сейчас наиболее популярны для NMT - и кодер, и декодер состоят из составных блоков Transformer. Одним из основных ограничений при работе с Transformers является то, что нам..
Изучите НЛП по методу Стэнфорда - Урок 1
Приглашение для вас, знакомство с НЛП и векторами слов Область искусственного интеллекта обработки естественного языка, или НЛП, во всех своих гигантских языковых моделях - да, GPT-3, я наблюдаю за вами - представляет собой то, что воспринимается как революция в возможностях машин для выполнения самых различных языковых задач. Из-за этого восприятие публики в целом разделено: некоторые считают, что эти новые языковые модели проложат путь к технологиям типа Skynet, в то время как..
PyData Майами 2019
Эффективные конвейеры и рабочие процессы НЛП, часть 2 В первой части этой серии мы обсудили, как настроить модульные конвейеры NLP и систематические подходы к построению языковых вложений с метриками расстояния, которые обеспечивают достаточную разделимость для проектов NLP. Здесь мы рассмотрим, как конвейеры работают на предприятии и как справиться с большим корпусом с небольшой структурой или маркировкой. На PyData Miami 2019 Джастин Дж. Нгуен рассказал о практическом выполнении..
Анализ BERT, часть 1: кодировщик
Это часть 1/2 книги Dissecting BERT, написанной Мигелем Ромеро и Франсиско Ингамом. Каждая статья написана совместно обоими авторами. Если вы уже знакомы с архитектурой кодировщика из Внимание - это все, что вам нужно , и вас интересуют отличия, которые делают BERT потрясающим, перейдите к Специфика BERT . Большое спасибо Яннет Интериан за ее обзор и отзывы. В этом сообщении блога мы собираемся подробно изучить архитектуру Encoder (см. Рисунок 1), как описано в статье Все,..
Текстовая аналитика для начинающих с использованием Python spaCy, часть 2
В предыдущей статье о текстовой аналитике для начинающих с использованием Python, часть 1, мы рассмотрели некоторые интересные вещи, которые spaCy вообще может делать. Мы видели, что такое обработка естественного языка (NLP)? Затем мы увидели основные операции текстовой аналитики для очистки и анализа текстовых данных с помощью spaCy . В этой статье мы изучим другие важные темы НЛП: распознавание сущностей, анализ зависимостей и представление векторов слов с использованием spaCy. В..
Борьба с предвзятостью СМИ с помощью AWS Amazon Comprehend
Борьба с предвзятостью СМИ с помощью НЛП | Навстречу AI Борьба с предвзятостью СМИ с помощью AWS Amazon Comprehend В мире фальшивых новостей и субъективного освещения в СМИ, основанного на идеологии, сомнительно, какие источники журналистики можно считать «надежными». Часто случается, что два разных новостных агентства разделяют два совершенно разных взгляда на одну и ту же историю. «Эксперты» отмечают разные последствия событий по всему спектру, в основном те, которые..
Как создать чат-бота для вопросов и ответов с помощью NVIDIA Jarvis
Как создать чат-бота для вопросов и ответов с помощью NVIDIA Jarvis С интеграцией API Википедии для генерации ответов Введение Джарвис приносит глубокое обучение в массы. Мультимодальный аспект Jarvis лучше всего понять в контексте того, что NVIDIA хочет использовать Jarvis с точки зрения функциональности. Что интересно в этом наборе функций, так это то, что Джарвис готов стать настоящим диалоговым агентом. Мы общаемся как люди не только голосом, но и определяя взгляд..