Публикации по теме nlp

Публикации по теме 'nlp'

Анализ настроений и обработка естественного языка

Нет никаких сомнений в том, что мы производим огромное количество данных каждый день, но большая часть этих данных не является числовой. Таким образом, может быть очень сложно выполнить какой-либо анализ данных или традиционные задачи машинного обучения на указанных данных. К счастью, область обработки естественного языка быстро растет и расширяется. Если вы когда-нибудь задумывались, как Siri может понять, что вы говорите (или почему она не может), или как Google Ads может меняться в..

Начало работы с НЛП: токенизация, матрица терминов документа, TF-IDF

Применение основных техник НЛП для классификации текста твитов: настоящие или фальшивые? В этом посте мы продолжаем описывать некоторые традиционные методы решения задачи обработки естественного языка, классификации текста. Это простой и быстрый в создании классификатор текста, основанный на традиционном подходе к проблемам НЛП. Следующие шаги: описать процесс токенизации как построить матрицу терминологического документа (используя некоторые методы, такие как подсчет слов и TFIDF) в..

Усиленные вложения с помощью Catboost

В этой статье рассказывается о Catboost, простом и малоизвестном способе использования встраиваний с моделями с градиентным усилением. Вступление При работе с большим объемом данных возникает необходимость сжать пространство с объектами в векторы. Примером могут служить вложения текста, которые являются неотъемлемой частью практически любого процесса создания модели НЛП. К сожалению, далеко не всегда можно использовать нейронные сети для работы с этим типом данных - причина,..

Простой и эффективный подход к извлечению графов знаний из текста

Графы знаний (KG) — это эффективный механизм хранения и использования данных, его структура позволяет людям и машинам лучше использовать связи в своих наборах данных. Есть много приложений KG, и предлагаемый подход говорит о системе ответов на вопросы, генерирующей короткий тест QA по заданному предмету для старшеклассников. Область применения KG огромна. Однако построение КГ из неструктурированного текста является сложной задачей из-за его характера. По этому вопросу было предложено..

4 простых способа импортировать файлы Word и PDF в Python при сбое Pandas

Практическое руководство по импорту неструктурированных данных текста / изображений Будучи частью команды специалистов по обработке и анализу данных, вы, вероятно, столкнетесь со многими типами файлов для импорта и анализа в Python. В идеальном мире все наши данные находятся в облачных базах данных (например, SQL, NoSQL), которые легко запрашивать и извлекать. Однако в реальном мире мы редко получаем аккуратные табличные данные. Кроме того, если нам нужны дополнительные данные..

Могут ли боты превзойти «реализм» человеческого диалога?

Идея о том, что машинные разговоры могут быть более «реалистичными», чем человеческие разговоры, может показаться абсурдной или даже логически ошибочной. И все же мы приближаемся к цели. Новая настраиваемая нейронная сеть в масштабе гигабайт от Microsoft DialogGPT (диалоговый генерирующий предварительно обученный преобразователь) - это виртуальный мастер общения, который превосходит сильные базовые системы в генерации релевантных и контекстно-согласованных ответов и достигает..

Что, черт возьми, такое встраивание слов?

Взгляд на текстовые данные через призму нейронных сетей Встраивание слов = ›Общий термин для моделей, которые научились сопоставлять набор слов или фраз в словаре с векторами числовых значений. Нейронные сети предназначены для обучения на числовых данных. Встраивание слов на самом деле предназначено для улучшения способности сетей учиться на текстовых данных. Представляя эти данные как векторы более низкой размерности. Эти векторы называются вложением. Этот метод используется..