Публикации по теме 'naturallanguageprocessing'
Метрики для оценки NLG
Простые задачи обработки естественного языка, такие как анализ тональности, или даже более сложные, такие как семантический синтаксический анализ, легко оценить, поскольку оценка просто требует сопоставления меток. Таким образом, для таких задач используются такие показатели, как F-оценка (которая представляет собой гармоническое среднее значение точности и отзыва) или даже точность в равномерно распределенных данных.
Однако оценка систем генерации естественного языка - гораздо более..
Подробные основы НЛП и практическая реализация на Python (часть 2)
Это метод преобразования слов в векторы.
Вложения Word могут быть двух типов:
На основе количества или частоты:
ПОКЛОН TF-IDF Одна горячая кодировка
Основанный на глубоком обучении
Word2Vec CBOW ПРОПУСТИТЬ ГРАММЫ
Преимущества Word2Vec :
Уменьшает разреженность Ограниченное измерение Семантическое значение улавливается
Скажем, есть 6 функций (используя словарь, мы получаем их):
Эти предварительно обученные слова определяются моделью DL, таких слов может..
Что такое машинное обучение?
Большую часть времени, когда мы пишем компьютерные программы, мы, по сути, даем компьютеру набор правил и процедур для решения единственной проблемы. Компьютер принимает некоторые входные данные, выполняет процедуры, которые ему были даны, а затем выдает некоторые выходные данные точным и детерминированным образом. Если нам повезет, то правила, которые мы запрограммировали в компьютер, будут правильными, и компьютер выдаст нам полезный результат.
Однако некоторые проблемы слишком сложны..
Введение в теорию машинного обучения
Машинное обучение (МО) вступает в свои права с растущим признанием того, что МО может играть ключевую роль в широком спектре критически важных приложений, таких как интеллектуальный анализ данных, обработка естественного языка, распознавание изображений и экспертные системы. Машинное обучение предоставляет потенциальные решения во всех этих и многих других областях и должно стать опорой нашей будущей цивилизации.
Что такое машинное обучение?
В наши дни машинное обучение является новой..
Генерация логических (да / нет) вопросов из любого контента с использованием модели преобразователя текста в текст T5
Сценарий обучения и предварительно обученная модель для алгоритма генерации вопросов с использованием набора данных BoolQ и модели преобразования текста в текст T5.
Вход
Входными данными в нашу программу будет любой общий контент / абзац -
Months earlier, Coca-Cola had begun “Project Kansas.” It sounds like a nuclear experiment but it was just a testing project for the new flavor. In individual surveys, they’d found that more than 75% of respondents loved the taste, 15% were..
Генерация новых предложений на английском языке как задача графической клики: решение на основе графического мышления
Создание грамматически правильных предложений является сложной задачей при обработке естественного языка. Алгоритм должен генерировать предложения не только из существующих примеров, но и новые возможные предложения из существующих примеров. В противном случае работа будет эвристическим поиском, а не обучением или интеллектом.
Если предположить, что предложение представляет собой последовательность слов, следующих графической модели, то мы можем использовать графические алгоритмы для..
8 предварительно обученных моделей для изучения обработки естественного языка (NLP)
В наши дни приложения Обработка естественного языка (NLP) стали повсеместными. Кажется, я регулярно натыкаюсь на веб-сайты и приложения, которые в той или иной форме используют НЛП. Короче говоря, это прекрасное время для участия в сфере НЛП.
Столь быстрое распространение НЛП произошло во многом благодаря концепции трансферного обучения, возможного с помощью предварительно обученных моделей . Трансферное обучение в контексте НЛП - это, по сути, способность обучать модель на одном..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..