Публикации по теме 'nlp'


Создание безумно приличного классификатора электронной почты
Не спам-фильтр твоего отца Если вы инженер, вы, вероятно, получите массу электронных писем о разных вещах. Некоторые из них — это рекрутерский спам, уведомления Github или очень важные электронные письма от босса, объявляющие о реорганизации, которая вас не касается. Некоторые из этих писем требуют непосредственного внимания с вашей стороны, другие — скорее для вашего сведения, а остальные заставляют меня задаться вопросом, насколько хороши на самом деле эти спам-фильтры… Я..
Первые принципы реферирования текста
Резюме текста известно как метод сокращения длинных фрагментов текста. Намерение состоит в том, чтобы создать связное и четкое резюме, содержащее только основные моменты, изложенные в документе. Существует так много реальных приложений для обобщения текста. Это может быть большим подспорьем для студента колледжа или исследователя в его исследовательской работе. Это также может помочь профессору определить основные идеи и аргументы любой исследовательской работы, документов или текстов..
Модель Doc2Vec для анализа настроений
Создание конвейера для упрощения обработки данных Doc2Vec - это метод встраивания слов. Но зачем нам такой метод, если у нас уже есть Векторизатор подсчета, TF-ID (T erm frequency-inverse document frequency) и модель BOW (Bag-of-Words) . Count Vectorizer и TF-IDF не заботятся о последовательности слов. Они просто пытаются найти слова, которые есть в их словарном запасе, а затем присваивают им баллы. Это может работать с простыми текстами, но они не будут работать лучше, когда..
Неделя IV - КНИГА ЖАНР ПРОГНОЗ
Тема: классификация текста с несколькими ярлыками Члены команды: Хакан АКЮРЕК , Сефа ЮРЦЕВЕН Изучив наши экспериментальные результаты, полученные на наших моделях, мы заметили, что делаем некоторые вещи неправильно, и нам нужно подойти к нашей проблеме по-другому. Когда мы проверяем четыре самых верхних класса, мы можем заметить, что что-то серьезно не так. Половина из них классифицирована неверно. Но почему? Причина на самом деле довольно проста. Наша модель не..
Тематическое моделирование: искусство рассказывания историй в НЛП
Тематическое моделирование — это неконтролируемый подход к обнаружению латентной (скрытой) семантической структуры текстовых данных (часто называемых документами). Почему тематическое моделирование? Каждый документ построен с иерархией, от слов до предложений, от абзацев до документов. Таким образом, извлечение тем из документов помогает нам анализировать наши данные и, следовательно, приносит больше пользы для нашего бизнеса. Разве не здорово иметь какой-то алгоритм,..
Классификация клинических текстов с использованием обработки естественного языка
Около 30% генерируемых в мире данных связаны со здравоохранением. Большая часть этих данных состоит из электронных медицинских карт (EHR), неотъемлемой части информационной системы больницы. Некоторыми примерами EHR являются заметки врача, ежедневные графики прогресса, записи актов гражданского состояния, сведения о рецептах, сведения о поступлении и выписке пациентов. Извлечение полезной информации из таких отчетов может помочь медицинским работникам в принятии решений...
Поисковые системы и использование ими искусственного интеллекта
В современном мире люди хотят мгновенных результатов. Начиная с лапши быстрого приготовления и растворимого кофе, а также в поиске, людям нужна информация мгновенно. Они вводят несколько ключевых слов, и вуаля, поисковая система просматривает весь релевантный контент, чтобы найти наиболее релевантное. В какой степени поисковая система использует искусственный интеллект, мы и собираемся углубиться. По сути, поисковые системы используют искусственный интеллект для отделения..