Публикации по теме 'nlp'
Комбинация абстрактных и экстрактивных методов для обобщения текста (Урок 7)
Это седьмое руководство из серии руководств, которые помогут вам создать абстрактивный текстовый сумматор с использованием tensorflow.
Сегодня мы открываем для себя несколько новых способов комбинирования как абстрактных, так и экстрактивных методов копирования слов для резюмирования текста ( код можно найти здесь в формате блокнота jupyter для google colab), мы бы объединили концепции генерации новых слов с копированием слов из данного предложения, мы бы узнали, почему это важно, и..
Ответственный ИИ: интерпретация текста с помощью единого объяснителя информации
В предыдущем посте вы получили обзор интерпретируемости и различных объяснений, доступных в инструменте Интерпретировать текст . В этом посте вы узнаете, как использовать один из объяснителей: Unified Information Explainer.
Unified Information Explainer может использоваться, когда требуется единое и понятное объяснение уровней преобразования, объединения и классификации конкретной модели глубокой обработки естественного языка ( NLP ).
Предварительной обработкой текста занимается..
Введение в стемминг и лемматизацию (НЛП)
Полное исследование стемминга и лемматизации, а также того, какая техника используется в различных задачах обработки естественного языка.
Обработка естественного языка — одна из самых быстрорастущих областей в мире. НЛП проникает в ряд продуктов и услуг, которые мы используем в повседневной жизни. Наиболее важными этапами конвейера НЛП являются обработка и очистка текста, включая стемминг и лемматизацию .
Обработка естественного языка (NLP)
Текстовые данные могут поступать из..
Анализ сущности и настроения сущности с помощью Google Cloud Natural Language API
Наша цель - превратить данные в информацию , а информацию - в понимание
Когда текстовые данные начинают играть роль в мире науки о данных, люди получают так много скрытых корзин информации, которые у них есть, и мы должны раскрыть ценность для бизнеса в неструктурированных данных, преобразовав их в полуструктурированные или структурированные данные. Поиск контекстной информации на основе сущностей, существующих в текстовых данных.
Важную роль в этом играет деятельность по..
Как НЛП обучает компьютеры значениям слов
Изучите область NLP и то, как она заставляет машины не только видеть слова, но и понимать их с помощью представлений и вложений на основе нейронных сетей.
Люди хороши в разговорах. Мы понимаем, что кто-то имеет в виду, когда что-то говорит, и можем понять, когда такое слово, как «банк», используется в контексте финансового института или берега реки. Мы используем силу логического, лингвистического, эмоционального мышления и понимания, чтобы реагировать во время разговора.
Чтобы..
Представляем Kensho Derived Wikimedia Dataset
Упрощение для исследователей использования общедоступных данных Викимедиа для обработки естественного языка (НЛП)
В группе исследований и разработок Kensho мы проводим много времени, экспериментируя с данными на естественном языке. Сегодня мы рады выпустить Kensho Derived Wikimedia Dataset (KDWD). Наша цель в этом выпуске - облегчить исследователям использование общедоступных данных Викимедиа для обработки естественного языка (НЛП). Мы размещаем данные на Kaggle, и вы можете..
Использование навыков Data Science прямо сейчас: очистка текстовых данных.
Будь Героем рабочего места! Автоматизируйте надоедливую задачу очистки орфографии и форматирования категориальных текстовых столбцов с помощью нечеткого соответствия.
Около десяти лет назад у друга семьи возникла интересная проблема. Он был судебно-медицинским экспертом и отвечал за очистку таблиц с данными для отчетов. Он хотел агрегировать статистику по ключевым столбцам, таким как первичные и вторичные причины смерти. Проблема, с которой он столкнулся, заключалась в том, что эти..
