Публикации по теме 'naturallanguageprocessing'
Классификация настроений с помощью наивного байесовского классификатора
Далее я попытаюсь объяснить свое понимание того, как наивный байесовский классификатор можно использовать для классификации настроений.
Что такое вероятностный классификатор?
Классификатор, который выводит распределение вероятностей по набору выходных классов. Допустим, событие имеет 3 возможных исхода. Вероятностный классификатор предсказывает вероятность каждого из этих исходов. Сумма этих вероятностей для события равна 1.
Эти распределения называются условными распределениями...
Awesome NLP — 18 высококачественных ресурсов для изучения НЛП
Учебники, примеры кода, видеокурсы, конспекты курсов и статьи
Эта статья содержит коллекцию высококачественных ресурсов для изучения Обработки естественного языка (НЛП). Предназначен для тех, кто хочет приблизиться к миру НЛП уже с некоторыми основами машинного обучения, или для тех, кто уже немного знаком с НЛП, но хочет углубить свои знания.
Статьи
Современные методы глубокого обучения, применяемые к обработке естественного языка : это обзор тенденций в области обработки..
Представляйте язык математически для обработки естественного языка.
Введение
Компьютеры, умеющие обращаться с числами, с трудом справляются с человеческим языком. Язык состоит из таких частей, как буквы, слова, предложения и абзацы, и они соединяются друг с другом, чтобы помочь нам общаться. Но разные языки и то, что слова могут иметь несколько значений, затрудняют правильное понимание языка компьютерами.
Модели машинного обучения требуют ввода тензоров или векторов, составные элементы которых имеют числовую форму. В этой статье мы углубимся в..
Машинное обучение в науке о данных и алгоритмах машинного обучения
Машинное обучение (МО) — это быстро развивающаяся область науки о данных, которая включает разработку алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам обучаться и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. По сути, алгоритмы машинного обучения используют статистические методы для поиска шаблонов в данных и используют эти шаблоны для прогнозирования или выполнения действий.
Существует три основных типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без..
Понимание эмоций, стоящих за человеческим языком
Анализ тональности отзывов с использованием NLTK в Python
На основе исследования , проведенного исследователями Роджером Боном и Джеймсом Шортом из Калифорнийского университета в Сан-Диего, средний американец потребляет примерно 34 гигабайта данных каждый день (по состоянию на 2012 г.).
То есть… много данных. На момент написания статьи объем данных, потребляемых человеком, вероятно, был бы значительно больше.
Если человек может потреблять такой большой объем данных в день,..
Кодирование RNN в PyTorch
🌟 Весь код доступен на Github: https://github.com/hahahumble/Coding-RNN-PyTorch
Рекуррентная нейронная сеть (RNN) – это искусственная нейронная сеть, использующая последовательные данные или данные временных рядов . Рекуррентные нейронные сети дают нейронным сетям память, поэтому они широко используются в машинном переводе, распознавании речи и так далее.
В PyTorch RNN строится с использованием класса torch.nn.RNN . Вы можете узнать о его параметрах, входах и выходах здесь:..
Повышение качества обзоров Amazon Fine Food с обработкой естественного языка
Сначала мы хотим узнать, что такое Amazon Fine Food Review Analysis?
Этот набор данных состоит из обзоров изысканной еды от Amazon. Данные охватывают период более 10 лет, включая все ~ 500 000 отзывов до октября 2012 года. Обзоры включают информацию о продуктах и пользователях, рейтинги и обзор в виде открытого текста. У нас также есть отзывы из всех других категорий Amazon.
Обзоры Amazon часто являются наиболее общедоступными отзывами о потребительских товарах. Как частый..
