Публикации по теме nlp

Публикации по теме 'nlp'

Хеширование с учетом местоположения (LSH)

Что это? Хеширование с учетом местоположения — это процесс распределения элементов (на практике точек данных) по разным корзинам. Элементы или точки данных, похожие друг на друга, помещаются в одно и то же ведро. В контексте НЛП это делается с помощью встраивания слов или документов. Слова или документы, похожие друг на друга, будут иметь векторное представление, хэшированное до одного и того же значения. Почему это полезно? Хеширование с учетом местоположения полезно для повышения..

Динамические мета-вложения в Keras

Изучите ценную комбинацию различных вложений Многие решения НЛП используют предварительно обученные вложения слов. Выбор того, какой из них использовать, часто связан с конечными характеристиками и достигается после множества испытаний и ручной настройки. В Facebook AI Lab пришли к выводу, что лучший способ сделать такой выбор - позволить нейронным сетям разобраться самостоятельно. Они представили динамические мета-вложения , простой, но эффективный метод контролируемого..

Моделирование текстовых обзоров видеоигр в Python

Введение в данные В последнем проекте моего класса НЛП я выбрал набор данных текстовых обзоров видеоигр Amazon в сочетании с их звездными рейтингами. Я заядлый игрок на ПК, и сейчас вы можете поймать меня за игрой в симуляторы гонок. Я хотел изучить язык, используемый для оценки видеоигр из обзоров Amazon. Этот набор данных включал физические игры, консоли и игровые периферийные устройства. Цель проекта — классифицировать текстовый обзор, чтобы он соответствовал соответствующему..

Выполнение распознавания именованных объектов в JavaScript

Извлечение сущностей из строки может быть сложным и трудоемким процессом, но информация, предоставляемая сущностями, такая как адреса, URL-адреса или номера телефонов, бесценна для бизнеса. Чтобы ускорить процесс извлечения, вы можете использовать приведенный ниже API обработки естественного языка в JavaScript для автоматического извлечения именованных объектов из входной строки. Наш первый шаг — установить jQuery, выполнив эту команду: bower install jquery После завершения..

Введение в QKnows

Сценарий знаний QuickHelp (QKnows 0.4, БЕТА) Среда обработки естественного языка (NLP). Введение Сценарий знаний QuickHelp (QKnows) — это система обработки естественного языка (NLP), изначально созданная для использования на панели инструментов TalkingWebsite QuickHelp. Он был разработан с учетом простоты, прозрачности и простоты внедрения. QKnows написан на сущностях знаний (сокращенно Knowets). Knowets — это заскриптованные наборы данных, которые используются для обучения..

Эволюция и будущее обработки естественного языка (NLP)

Введение в обработку естественного языка (NLP) Обработка естественного языка (NLP) — подмножество методов искусственного интеллекта, которое используется для сокращения разрыва в общении между компьютером и человеком. Он возник из идеи машинного перевода (МП), которая возникла во время Второй мировой войны. Первоначальная идея заключалась в том, чтобы преобразовать один человеческий язык в другой человеческий язык, например, превратить русский язык в английский язык, используя мозг..

Краткий обзор семейств встраивания слов (2019)

Вложения слов - это, по сути, векторные представления слов, которые обычно изучаются неконтролируемой моделью, когда вводятся большие объемы текста в качестве входных (например, Википедия, наука, новые статьи и т. Д.) Эти представления слов фиксируют синтаксическое и семантическое сходство между словами среди других свойств. Следовательно, они очень полезны для представления слов в последующих задачах NLP, таких как теги POS, NER и т. Д. Ниже мы рассмотрим три семейства вложений слов...