Publicații conexe 'nlp'


Noțiuni introductive cu analiza sentimentelor folosind modele NLP pre-antrenate cu coduri python
Introducere Ne aflăm într-o eră a revoluției în care se pune accent pe mașinile inteligente care sunt capabile să înțeleagă și să interacționeze cu oamenii. De fapt, în viața noastră de zi cu zi, trăim îndeaproape cu asistenți vocali, chatbot și traducere automată, printre diferitele aplicații populare ale NLP (Natural Language Processing), o ramură a AI. (Inteligenta artificiala) . Și cu siguranță, Analiza sentimentelor este cea mai utilizată zonă de aplicație construită pe..
Seturi de date mari de clasificare a textului
Datele sunt cea mai importantă componentă pentru construirea unui model de învățare automată. Recent, „cercetătorii de la Google au instruit un model CNN pentru clasificarea imaginilor pe 300 de milioane de imagini” și au demonstrat că, chiar și la o scară de sute de milioane de exemple, adăugarea mai multor date ajută la îmbunătățirea performanței modelului. Aparent, mai multe date este mai bine. Dar de unde puteți obține seturi mari de date dacă faceți cercetări privind clasificarea..
Detectarea sarcasmului cu NLP și Machine Learning
Introducere: Pot aparatele să detecteze sarcasmul? Aceasta este o întrebare care ia nedumerit deopotrivă pe cercetători și pe umorişti de ani de zile. Sarcasmul poate fi dificil de detectat, chiar și pentru oameni, deoarece adesea implică a spune opusul a ceea ce se înțelege de fapt. Cu toate acestea, odată cu progresele recente în procesarea limbajului natural (NLP) și tehnicile de învățare automată (ML), acum este posibil să antrenăm modele pentru a recunoaște sarcasmul în text...
Putem prezice sentimentul textului folosind Sentence Bert cu date minime sau fără etichete?
Introducere Sentiment Analysis este un domeniu bine cercetat, cu sute de lucrări sau bloguri, propunând metode și algoritmi de rezolvare a sarcinii. Importanța sentimentului dintr-un text poate fi crucială pentru unele companii, organizații sau persoane. De exemplu, o companie care trebuie să știe dacă un produs pe care îl vând primește feedback pozitiv sau un artist care dorește să urmărească opinia publică (pozitivă sau negativă) cu privire la muzica sa. Multe dintre metodele și..
NLP în tendințe și provocări în domeniul sănătății în 2022
Unele dintre cele mai populare cazuri de utilizare, provocări și instrumente atunci când se aplică procesarea limbajului natural în industria sănătății și științelor vieții Pe măsură ce tehnicile de înțelegere a datelor nestructurate în text continuă să avanseze, industria sănătății vede noi oportunități interesante de utilizare a procesării limbajului natural (NLP) pentru a ajuta la îmbunătățirea îngrijirii pacienților și a permite profesioniștilor din domeniul sănătății să-și facă..
Revizuirea sistematică a literaturii asistată de NLP: de ce este necesară și cum funcționează
„Procesarea limbajului natural” Revizuirea sistematică a literaturii asistată de NLP: de ce este necesară și cum funcționează Răspunsul la o întrebare de cercetare specifică, clar definită, din cantitatea masivă de literatură academică și clinică referitoare la asistență medicală existentă poate fi extrem de dificil. Cu toate acestea, acesta este tocmai scopul revizuirilor sistematice ale literaturii („SLR”) în domeniul sănătății, care utilizează o abordare sistematică pentru a..
Un ghid pentru începători pentru procesarea limbajului natural — Partea 3
Jetoanele și N-gramele cu valori de punctaj au fost tratate în „Partea 2” din această serie de articole ca o introducere în NLP. În acest articol, după o scurtă discuție despre analiza datelor, veți găsi: Etichetarea POS. tulpini. Lematizare. Ce este analiza datelor? Parsarea tradițională a propozițiilor se face ca o metodă de înțelegere a sensului exact al unei propoziții sau al unui cuvânt. De obicei explică importanța diferitelor diviziuni, cum ar fi subiectul și..