Публикации по теме 'naturallanguageprocessing'


NLP для неспециалистов: как BERT, Transformers и Auto Encoders меняют мир  — «Python Code»
Введение Краткий обзор НЛП и его важности НЛП — это область искусственного интеллекта, которая занимается пониманием и созданием языков, которые люди используют для общения. Он позволяет компьютерам обрабатывать и анализировать большие объемы данных человеческого языка, а также выполнять такие задачи, как машинный перевод, суммирование текста и анализ тональности. Примеры приложений NLP включают чат-боты, автоматизированное обслуживание клиентов, программное обеспечение для..
Reel vs Real: набор данных и предварительная обработка данных
НАБОР ДАННЫХ Соберите набор данных, состоящий из помеченных новостных статей, где каждая статья помечена как «фальшивая» или «настоящая». В Интернете доступны различные источники, которые предоставляют помеченные наборы данных для обнаружения поддельных новостей. Первым шагом, который я предпринял при запуске проекта, был поиск хорошего набора данных. Набор данных, использованный в этом исследовании, широко известен как набор данных реальных и поддельных новостей, был получен через..
Краткий список обучения: практические трансформеры
Создатели: Сухас Пай, Набила Абрахам Цель: предоставить пользователям возможность тонко настраивать преобразователи для своих собственных задач НЛП. Уровень аудитории: средний Основная концепция. Архитектура на основе трансформатора — это основная концепция, которую вы узнаете из следующих ресурсов. Основная концепция: вам нужно знать механизм внимания , чтобы изучить основную концепцию. Последняя концепция: как только вы узнаете основную концепцию, вы можете изучить..
О многоответных, ориентированных на задачи диалоговых системах
Итак, в этой статье я обсуждаю статьи о политиках диалога с несколькими действиями в диалоговых системах, ориентированных на задачи. Диалоговые системы, ориентированные на задачи, — это диалоговые системы, которые помогают вам достичь какой-то цели — например, при бронировании авиабилетов. Некоторые примеры: Alexa, Siri и т. д. Эти системы состоят из четырех компонентов, из которых компонент Dialog Policy используется для определения действий системы на основе текущего..
Объяснение машинного обучения с помощью ELI5: руководство по числовым данным, компьютерному зрению и данным на естественном языке
Поскольку использование машинного обучения продолжает расширяться в разных областях, стало необходимо понимать внутреннюю работу моделей. Несмотря на высокую эффективность, модели машинного обучения имеют характер черного ящика, что затрудняет понимание их прогнозов. Крайне важно понять, как эти модели делают свои прогнозы и какие особенности учитываются. Интерпретируя эти модели, мы можем укрепить доверие и повысить прозрачность, особенно в таких областях, как здравоохранение и..
Как суммировать текст с помощью ИИ | В авангарде
Обобщение длинных фрагментов текста и диалогов — захватывающая область ИИ, применимая практически во всех областях исследований и бизнеса. Организации поддержки клиентов используют сводки разговоров с клиентами для отслеживания меняющихся запросов клиентов. Финансовые фирмы обобщают новостные статьи и финансовые документы, чтобы не отставать от быстро меняющихся рынков. Медицинские учреждения полагаются на резюме для медицинских заметок и исследовательских статей, чтобы эффективно..
Категоризация веб-сайтов
В этой статье мы познакомим вас с нашим инструментом категоризации веб-сайтов, который позволяет легко и с высокой точностью классифицировать домены/URL-адреса по более чем 441 отдельной категории IAB или более чем 1360 категориям электронной коммерции. Наши клиенты с большим успехом используют его для своих рекламных технологий, SaaS, фильтрации веб-контента, кибербезопасности, электронной коммерции и других нужд. В дополнение к нашему инструменту и службе API мы также предоставляем..