Публикации по теме 'nlp'
Патологическая классификация голоса с глубоко изученными встраиваниями из голосовых записей
Мы изучаем различные методы машинного обучения для достижения цели классификации патологического голоса и предлагаем использовать модель глубокого обучения под названием RawNet. Это был проект Gabriel Ng во время его стажировки в Digital Hub; курирует Джакс .
С тех пор, как началась пандемия COVID-19, значение классификации патологического голоса резко возросло, и многие страны и больницы изо всех сил пытаются найти эффективные средства тестирования своих людей. Учитывая..
Классификатор спама в Python с нуля
Все мы сталкиваемся с проблемой спама в наших почтовых ящиках. Давайте создадим программу классификатора спама на Python, которая может определить, является ли данное сообщение спамом! Мы можем сделать это, используя простую, но мощную теорему теории вероятностей, называемую теоремой Байя . Математически это выражается как
Постановка задачи
У нас есть сообщение m = (w 1 , w 2 ,...., W n ), где (w 1 , w 2 ,...., w n ) - набор уникальных слов, содержащихся в сообщении. Нам..
Понимание плотных векторов в обработке естественного языка
В мире обработки естественного языка (NLP) понимание семантики человеческого языка является сложной задачей. Одним из важных шагов в этом направлении является представление слов таким образом, чтобы их могла понять машина. Введите понятие «плотных векторов», мощный инструмент, помогающий компьютерам лучше понимать человеческий язык.
Что такое плотные векторы?
Плотные векторы — это способ представления слов (или других типов данных) в непрерывном векторном пространстве. В отличие от..
Как уменьшить количество галлюцинаций ChatGPT — Полное руководство
TLDR
Лучшие способы уменьшить галлюцинации сильно зависят от вашего варианта использования , но есть универсальные методы, которые хорошо работают, когда речь идет об улучшении ответов ChatGPT.
Вы можете уменьшить галлюцинации ChatGPT, используя более низкую температуру, ограниченный охват, особый стиль ответа и ограниченную длину ответа. Вы можете еще больше улучшить результаты, помещая важный контекст на первое место. , запрещая определенные действия, включая пример ответа и..
Обучение в масштабе: законы масштабирования Chinchilla для оптимального для вычислений обучения LLM
Изучение законов масштабирования Chinchilla и модели Meta LLaMA
Введение
В этом сообщении в блоге я буду обсуждать статью из Google DeepMind, в которой они проводят множество экспериментов по обучению больших языковых моделей, чтобы найти связь между размером модели, вычислительным бюджетом и нет. обучающих токенов. Я также расскажу о модели Meta LLaMA, которая была обучена с использованием результатов, полученных в результате экспериментов, проведенных DeepMind. Этот блог является..
Анализ настроений по отзывам об отелях TripAdvisor с помощью Python и NLP
«Настроения клиентов, зафиксированные в электронном виде — выражения, выходящие за рамки фактов, передающие настроение, мнение и эмоции, — имеют огромную ценность для бизнеса. Мы говорим о голосе клиента и потенциального клиента, пациента, избирателя и лидера мнений».
– Сет Граймс
Введение
TripAdvisor, крупнейший в мире сайт о путешествиях, является популярным веб-сайтом для поиска отелей, ресторанов, транспорта и мест для посещения. Всякий раз, когда кто-то планирует..
Как анализировать личности с помощью IBM Watson
"Обработка естественного языка"
Как анализировать личности с помощью IBM Watson
Пошаговый пример того, как вы анализируете личности из документа с помощью IBM Watson.
IBM Watson построила модель для анализа личностей. Он принимает в качестве входных текстов и возвращает некоторые идеи личности, применяя лингвистическую аналитику и теорию личности для вывода атрибутов из неструктурированного текста человека. Вы можете поиграть с демонстрацией IBM Watson Личность , чтобы получить..
