Публикации по теме 'naturallanguageprocessing'


Каковы основные преимущества BERT по сравнению с моделями LSTM?
Есть много подробных объяснений моделей BERT и LSTM в других местах, поэтому здесь я хотел бы поделиться советами о том, что вы можете сказать во время интервью. Каковы основные преимущества BERT по сравнению с моделями LSTM?
Используйте трансферное обучение в модели BERT, чтобы предсказать правильный описательный ответ на открытые вопросы
Открытый вопрос - это вопрос, на который нельзя ответить «да», «нет» или статический ответ. Открытые вопросы сформулированы как утверждение, требующее ответа. Ответ можно сравнить с информацией, которая уже известна спрашивающему. Примеры открытых вопросов: Расскажите мне о ваших отношениях со своим руководителем. Каким ты видишь свое будущее? Расскажи мне о детях на этой фотографии. Какова цель правительства? Почему вы выбрали именно этот ответ? Проблема Проблема..
Различные методы очистки текста в НЛП
В этом посте мы практически рассмотрим большинство методов очистки текстовых данных. Введение В НЛП очистка текста — утомительная часть. Это требует тщательного анализа того, какую информацию сохранить, а какие части удалить. В частности, это становится сложной задачей, поскольку данные поступают из разных доменов, и мы не хотим пропустить важную информацию. Неправильная очистка может негативно повлиять на наш анализ и конечные результаты. Здесь мы увидим некоторые популярные..
Будущее SEO: AI, ML и NLP
Поисковая оптимизация, широко известная как SEO, больше не является модным словом в цифровом мире. За прошедшие годы он превратился в важнейший элемент онлайн-маркетинга и бизнес-стратегии, обеспечивающий эффективное присутствие в Интернете. Сегодня, когда мы все глубже погружаемся в эпоху цифровых технологий, SEO продолжает развиваться, охватывая передовые технологии. Такие технологии, как искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и обработка естественного языка (NLP),..
Атомная единица выражения
Функции, стили, нарушение правил. Некоторое время назад я увлекся стилями письма, изучая нарративы и языковые модели. Хотя о различных стилях повествования и развитии уникального личного стиля написано множество книг, мой интерес проистекает из вычислительной точки зрения. Вычислительный аспект фокусируется на повторяемости, поиске шаблонов и инвариантов, которые можно преобразовать в алгоритмы. В конечном итоге возникает вопрос: можем ли мы передать эти знания компьютеру?..
Поймите алгоритм наивного Байеса
В статистике наивные байесовские классификаторы представляют собой семейство вероятностных классификаторов, основанных на применении теоремы Байеса с наивным предположением об условной независимости между каждой парой признаков при заданном значении переменной класса. Чтобы лучше понять эту концепцию, мы рассмотрим ее шаг за шагом. Схема Вероятности правило Байеса Создание классификатора твитов Вероятности Предположим, у нас есть корпус, содержащий 20 твитов, из которых 13..
Набор данных ответа AOC
Аккаунт члена палаты представителей Александрии Окасио-Кортес в Twitter «@AOC» - это горячая точка для политических дискуссий. Опытный интернет-серфер предупреждает: «не читайте комментарии», но я провел там много времени, читал, сбит с толку, к счастью, только однажды заставил ответить (кто-то сказал, что она могла получить голоса только в Бруклине). В политическом Твиттере самых яростных пользователей называют «ботами». Я не могу знать, являются ли эти аккаунты настоящими..