Публикации по теме nlp

Публикации по теме 'nlp'

Обработка естественного языка против интеллектуального анализа текста

Расширение цифровой вселенной - одна из самых значительных проблем, с которыми столкнулось человечество. Большие данные растут. Это многообещающая, но опасная сфера ИТ - мы научились собирать и хранить терабайты данных, но до сих пор почти не понимаем, как их обрабатывать. Итак, пришло время поговорить об обработке естественного языка и интеллектуальном анализе текста. Как говорится в отчете EMC, менее 1% мировых данных анализируется и обрабатывается . Учитывая, что отрасль..

Обработка естественного языка для получения информации о страховых клиентах

Наряду с ростом популярности чат-ботов и простых диалоговых интерфейсов растет интерес к другим возможностям обработки естественного языка (NLP) в банковской , финансовой и страховой отраслях. Чаще всего крупным компаниям сложно получать новые идеи от службы поддержки клиентов. Например, крупная страховая компания может получать миллионы текстовых сообщений каждый год в форме отзывов клиентов или взаимодействий во время работы службы поддержки клиентов. Крупным фирмам может..

Headliner - Простое обучение и развертывание моделей seq2seq

📰 Создание заголовков из новостных статей с использованием моделей seq2seq. Совместная работа Кристиана Шефера (старший инженер по машинному обучению @ Axel Springer AI) и Dat Tran (руководитель AI @ Axel Springer AI). В Axel Springer , крупнейшем цифровом издательстве Европы, мы размещаем множество новостных статей из различных СМИ, таких как Welt , Bild , Business Insider и многих других. Возможно, самая важная часть новостной статьи - это ее название, и неудивительно,..

Метрики оценки текстовых проблем

Наука о данных Метрики оценки текстовых проблем Почему метрики нужно определять в самом начале Если вы не знаете, как обосновать, хороша модель или нет, это похоже на то, что вы хотите что-то получить, но не знаете, что это такое. Проработав несколько лет специалистом по анализу данных, я твердо уверен, что показатели - это очень важная вещь, которую нужно определять на ранней стадии. В этой истории будут рассмотрены несколько текстовых метрик. Вы также можете ознакомиться..

Ускорение BERT

Тяжелый BERT BERT стал неотъемлемой частью многих конвейеров глубокого обучения НЛП. Это считается важной вехой в НЛП, поскольку ResNet находится в области компьютерного зрения. Единственная проблема с BERT - его размер. BERT-база - модель содержит 110M параметров. Большой вариант BERT-large содержит 340M параметров. Трудно развернуть модель такого размера во многих средах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные или встроенные системы. Время обучения и..

Классификация должностей с помощью НЛП

В этом посте я дам краткий обзор обработки естественного языка, ее приложений и того, как мы можем построить модель НЛП для решения некоторых реальных проблем. В последние дни я столкнулся со многими проблемами классификации текста, включая языковой перевод или идентификацию почты как спама или нет, и многие другие бесконечные примеры. НЛП - это фраза, состоящая из трех компонентов - естественного - существующего в природе, языка - которые мы используем для общения друг с другом,..

Как модели Seq2Seq (от последовательности к последовательности) улучшились в преобразователях с помощью механизма внимания

Обработка естественного языка или НЛП - это ветвь искусственного интеллекта, которая помогает машинам понимать естественный язык людей. В основном люди общаются друг с другом голосом или текстом. Итак, как работает НЛП? Что ж, один из типов данных, с которыми мы можем иметь дело в машинном обучении, - это последовательные данные, которые представляют собой последовательность данных (например, текст, голос). НЛП может создавать системы, которые принимают последовательность данных в..