Публикации по теме 'nlp'


Выбор умной электроники, «TechBro»
Проект с открытым исходным кодом для веб-разработки с помощью искусственного интеллекта, 1-й период, подразделение TechBro (октябрь 2017 г. — январь 2018 г.) Технический брат как вдохновляющий советник по техническим вопросам повседневной жизни Пользовательский пример платформы чат-ботов Введение в прототипирование EngOppa Сцена чата, история экрана чата..
НЛП От нуля к одному: механизм внимания (Часть 12/30)
Проблема горлышка бутылки, внимание к точечному продукту Вступление.. Доказано, что модели кодеров и декодеров на основе RNN являются очень мощной нейронной архитектурой, которая обеспечивает практическое решение многих задач прогнозирования последовательности для последовательности, таких как машинный перевод, модель ответов на вопросы и резюмирование текста. Кодировщику в модели поручено построить контекстное представление входной последовательности. Декодер, который использует..
Анализ настроений с помощью ELECTRA
Введение Знаете ли вы, что машинное обучение — один из самых популярных подходов к анализу настроений? Анализ тональности — это распространенная задача обработки естественного языка (NLP), которая включает определение тональности данного фрагмента текста, например твита, обзора продукта или отзывов клиентов. Анализ настроений сейчас как никогда важен для компаний и организаций, чтобы понять мнения и отзывы клиентов в свете роста социальных сетей и онлайн-оценок клиентов. Алгоритмы..
Проблемы реального мира в НЛП
Меня часто просят сформулировать некоторые проблемы, над которыми люди могут немедленно начать работать и получить реальный отраслевой опыт в области искусственного интеллекта. Сложность таких ситуаций заключается в том, что проблема или ее часть должны быть значимы для людей с любым уровнем технологической подготовки. Итак, вот попытка сформулировать такую ​​проблему для обработки естественного языка. Рассмотрим этот набор данных на основе Википедии (40 МБ), созданный командой..
Текст не текст
Финансовый сектор основан на данных и информации. Чтобы продвинуться в этой области, крайне важно разработать системы, которые используют предварительные знания, имеют возможность учиться на собственном опыте, давать прозрачные объяснения и беспрепятственно взаимодействовать с профессионалами отрасли. Поскольку большая часть информации содержится в длинных документах, тщательное понимание тонкостей юридического текста и обращение с ним как с первоклассным гражданином имеет решающее..
Личностный подход к подбору работы
На прошлой неделе мы приняли участие в хакатоне # NLP4GOV , организованном правительством Фландрии. Студенты, компании и стартапы получили возможность решать различные кейсы, предоставленные государственными учреждениями, с использованием обработки естественного языка. Случаи варьировались от признания закономерностей в законодательстве до предоставления решений для глухих и слабослышащих граждан при использовании службы поддержки. TechWolf выбрал кейс, предоставленный VDAB..
🐍 Признаки того, что вы плохой разработчик Python
Вот несколько признаков того, что вы плохой разработчик Python. Как разработчик Python, вы знаете, что всегда есть чему поучиться. Даже опытные разработчики допускают ошибки, но важно понимать, когда вы делаете свою работу не лучшим образом. 💻 Ваш код трудно читать Python известен своим чистым синтаксисом и удобочитаемостью. Если ваш код беспорядочный, плохо структурированный или в нем отсутствуют комментарии и документация, другим разработчикам (и даже вам) может быть сложно..