Свързани публикации 'naturallanguageprocessing'
Разбиране на векторното представяне на Word в Python: Ръководство за начинаещи
Векторно представяне на думи, известно още като вграждане на думи, е техника за представяне на думи от естествен език като числови вектори. Тези вектори улавят значението и контекста на думите, което им позволява да бъдат използвани в различни задачи за обработка на естествен език, като превод на език и класификация на текст.
В тази статия ще изследваме основите на векторното представяне на думи в Python, като започнем с модела Bag of Words и преминем към по-напреднали техники като TF-IDF..
Блок-повтарящият се трансформатор на Google и IDSIA драстично превъзхожда трансформаторите за много дълго време...
Нарастващата популярност на трансформаторните архитектури в обработката на естествен език (NLP) и други изследователски области на AI до голяма степен се дължи на тяхната превъзходна експресивна способност при работа с дълги входни последователности. Основен недостатък, ограничаващ внедряването на трансформатора, е, че изчислителната сложност на...
Алгоритми за обработка на естествен език
Ето списък на някои общи алгоритми за машинно обучение за задачи за обработка на естествен език (NLP), заедно с техните математически формулировки и примерен код в Python:
Naive Bayes: Това е прост вероятностен класификатор, който прави прогнози въз основа на вероятността за всеки клас, даден на характеристиките, като се приема, че характеристиките са независими. Формулата за този алгоритъм е следната:
P(c|x) = (P(x|c) * P(c)) / P(x)
Тук c е класът, x е векторът на..
Разбиране как концептуално работи TF-IDF.
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) е числено представяне, използвано при обработка на естествен език. Това е техника за извличане на информация за оценка на важността на дума в документ в колекция от документи. Той подчертава думи, които имат висока честота в рамките на даден документ, като същевременно отчита тяхната уникалност или рядкост в цялата колекция. TF-IDF често се използва за задачи като класифициране на текст, извличане на информация и препоръчване на..
Предварителна обработка за обработка на естествен език
Суровите данни за обработка на естествен език се получават от много източници и трябва да бъдат почистени и предварително обработени, преди да се приложи какъвто и да е модел към данните.
Следват някои от методите, използвани при предварителната обработка
Токенизация
Спрете премахването на думи
Протичане
Нормализация
Лематизация
Маркиране на части от речта
Обогатяване или разширяване на текст
Вграждане на думи или текстови вектори
Спрете премахването на думи..
Виртуален асистент „Chatbot“, базиран на Отговаряне на въпроси с отворен домейн с помощта на Haystack Framework.
Въведение
Чатботовете или виртуалните асистенти съществуват от известно време, но с предстоящите модели с предварително обучен език като BERT, RoBERTa, областта на отговорите на въпроси с отворен домейн (ODQA) се разви експоненциално през годините. Целта на чатботовете е да подобрят дигиталната трансформация на компаниите. Alcatel-Lucent Enterprise (ALE), френско бизнес комуникационно предприятие, предоставящо облачно базирано приложение за сътрудничество (Rainbow) и хибридни..
НЛП трябва да излиза отвъд английския
* Преди да прочетете този материал, не забравяйте да проверите предишните части от тази поредица: „„Общи НЛП техники“,“ „„Какво е обработка на естествен език“,“ „„Приложения за обработка на естествен език“,“ „„Какво са най-добрите езикови модели на НЛП"," и "НЛП: Инструменти и библиотеки на Python"."
За какво става въпрос: НЛП изследванията са почти изцяло на английски и има много причини за това. По-голямата част от интернет и...
