Публикации по теме nlp

Публикации по теме 'nlp'

Классификация настроений для отзывов о ресторанах с использованием TF-IDF

Классификация тональности текстовых данных обзора ресторана с использованием векторов TF-IDF В этом посте показано, как можно использовать модель TF-IDF для мультиклассовой классификации текста. Набор данных обзора Yelp Restaurant будет использоваться для классификации настроений с использованием модели TF-IDF. В последнем посте для решения той же задачи использовалась модель BOW (Bag of Words). TF-IDF - это не что иное, как модель мешка слов, у которой есть способ взвешивать..

Общие рекомендации для скриптов чат-бота

Общие рекомендации для скриптов чат-бота Определение того, как ваш чат-бот разговаривает с пользователями Введение Сценарий — это формулировка, используемая в речевых пузырях, которые вы используете, чтобы ответить своему пользователю; человек, с которым разговаривает ваш интерфейс. Часто говорят, что используемые элементы диалога с потоком диалога могут создать или затормозить вашего чат-бота. Решение использовать активный или пассивный залог или до какой степени, чтобы..

Представляем txtai, поисковую систему на базе искусственного интеллекта, основанную на Transformers

Добавьте понимание естественного языка в любое приложение Поиск - это база многих приложений. Как только данные начинают накапливаться, пользователи хотят иметь возможность их найти. Это основа Интернета и постоянно растущая проблема, которую никогда не решить и не решить. Область обработки естественного языка (NLP) быстро развивается с рядом новых разработок. Крупномасштабные общеязыковые модели - это захватывающая новая возможность, позволяющая нам быстро добавлять потрясающие..

Научите своего чат-бота не упускать случая заткнуться

Уметь отвечать на вопросы - это одно, но другое дело, когда речь идет о понимании того, что у вас нет ресурсов для ответа. Если диалоговые агенты теперь могут давать ответы из наборов данных, таких как системы извлечения понимания прочитанного, такие как NewsQA или SQuAD. Они даже могут сказать, когда не понимают. Тем не менее, это совсем другое дело, чтобы заставить их понять, что они могут не знать ответов из документа. Здесь вы познакомитесь с некоторыми функциями, которые помогут..

Оценка текста с помощью модели «мешок слов» при обработке естественного языка

По данным McKinsey, НЛП ускоряет синтез различных неавтоматизированных процессов на 60% и оказывает большое влияние, особенно в сфере здравоохранения. Обработка естественного языка ( NLP ) стала важной частью современных систем. Он широко используется в поисковых системах, диалоговых интерфейсах, обработчиках документов и так далее. Машины хорошо справляются со структурированными данными, но когда дело доходит до работы с текстом произвольной формы, им приходится нелегко. Целью НЛП..

Как настроить модель машинного обучения для проверки юридических контрактов

Промышленные записки Как настроить модель машинного обучения для проверки юридических контрактов Глубокое погружение в недавно выпущенный набор данных обработки естественного языка для понимания контрактов Обзор контракта - это процесс тщательного прочтения контракта, чтобы понять права и обязанности человека или компании, подписавшего его, и оценить связанные с этим последствия. Это широко считается одной из самых повторяющихся и утомительных работ, которые должны выполнять младшие..

Что мы узнали из COLING2020

Подборка статей по обеспечению качества, привлекших наше внимание Области лингвистики и НЛП могут многое предложить друг другу, и COLING 2020 продемонстрировал лучшее из этих двух областей, когда они перекрестно опыляются. Включение отраслевого направления само по себе является признаком реальной ценности НЛП, основанного на лингвистике. deepset принял участие в конференции, чтобы представить наши последние модели немецкого языка , а также чтобы быть в курсе последних исследований и..