Публикации по теме 'nlp'
12 месяцев обучения — Машинное обучение
Итак, прошло около 12 месяцев с тех пор, как я начал самостоятельно изучать машинное обучение. Поэтому я просто хочу сообщить о своем прогрессе.
Имейте в виду, что я начал как полный новичок, потому что я не изучал информатику в университете. К счастью, мои соседи по комнате были в CS, и именно так я наткнулся на Python.
Я действительно не решался добиться успеха в этом деле до июля прошлого года. Примерно в то время мне очень наскучила аналитика, которой я занимался более двух..
Анализ моделей диабета среди индийцев, Руководство для начинающих по корреляции Пирсона…
1. Выявление моделей диабета среди индийцев с помощью машинного обучения
Данные показывают, что в развивающихся странах будет наблюдаться увеличение числа больных диабетом на 266%. Оценка обучающей модели была великолепной 100%, что означает, что она правильно классифицировала все элементы, как видно из матрицы путаницы. Видно, что набор данных для обучения и тестирования был сбалансирован. При анализе матрицы путаницы для тестового набора данных было замечено, что очень немногие..
Краткое и, надеюсь, не скучное введение в обработку естественного языка
Получение понимания из текста всегда было проблемой. Из-за языковой двусмысленности, плохой орфографии, неизвестных диалектов (например, подростки в социальных сетях) или даже плохо сформулированных фраз (вот снова подростки, лол). Иногда трудно интерпретировать написанное, становится трудно или даже невозможно получить хоть малейшее представление о точке зрения автора.
Благодаря усовершенствованию вычислительных мощностей теперь можно решать когнитивные задачи, которые раньше были..
Выпущена Legal NLP 1.2.0 для Spark NLP! ⚖️
Мы рады приветствовать новую версию Legal NLP 1.2.0, включающую следующие новые возможности.
Экосистема искры
Legal NLP был создан на основе Spark NLP, который использует конвейеры Spark MLLib. Это означает, что у вас может быть общий конвейер с любым компонентом Spark NLP Spark MLLib. Кроме того, вы комбинируете его с остальными нашими лицензированными библиотеками, такими как Visual NLP, Healthcare NLP или Finance NLP. Библиотека работает поверх Transformers и других архитектур..
Маркировка части речи
Современные подходы к обработке естественного языка предлагают оптимизацию процесса анализа документов за счет упрощения .
Проще говоря, существует тенденция отбрасывать сложные вещи (например, понимание содержания) в пользу более прямых методов, таких как просмотр слов, частота их появления в документах, какие другие слова появляются рядом с ними или где-то еще в том же документе; такая статистическая информация собирается и тщательно оптимизируется на этапе, который в машинном..
5 библиотек с открытым исходным кодом, которые нужно освоить, чтобы стать профессионалом НЛП
Овладейте этими библиотеками, и вы продвинетесь в своей карьере в НЛП.
ПРОСТОРНЫЙ
SPACY — ведущий инструментарий НЛП для Python. Он разработан, чтобы помочь вам выполнять настоящую работу — создавать настоящие продукты или собирать настоящую информацию. Библиотека уважает ваше время и старается не тратить его зря. Его легко установить, а его API простой и продуктивный. Нам нравится думать о spaCy как о Ruby on Rails для обработки естественного языка.
Особенности: —..
50 основных концепций обработки естественного языка для лучшего машинного обучения (часть 1)
Обработка естественного языка или НЛП — это область компьютерных наук, целью которой является устранение разрыва во взаимодействии между компьютерами и людьми на естественном языке, чтобы понять контекст языка.
Давайте изучим основные концепции, чтобы начать работу с НЛП!
1. Текстовый корпус
Это относится к текстовым данным, используемым для построения модели машинного обучения.
Ознакомьтесь с Tiny Shakespeare , текстовым корпусом, содержащим 40 000 строк Шекспира из различных..