Публикации по теме 'nlp'
Начало работы с анализом настроений с использованием предварительно обученных моделей НЛП с кодами Python
Введение
Мы живем в эпоху революции, когда основное внимание уделяется интеллектуальным машинам, способным понимать людей и взаимодействовать с ними. Фактически, в нашей повседневной жизни мы тесно связаны с голосовыми помощниками, чат-ботами и машинным переводом, а также с различными популярными приложениями NLP (обработки естественного языка), отрасли ИИ. (искусственный интеллект) . И, конечно же, Анализ настроений — это наиболее часто используемая область применения, основанная на..
Наборы данных классификации большого текста
Данные - самый важный компонент для построения модели машинного обучения. Недавно исследователи из Google обучили модель CNN классификации изображений на 300 миллионах изображений и продемонстрировали, что даже в масштабе сотен миллионов примеров добавление дополнительных данных помогает улучшить производительность модели. Видимо, чем больше данных, тем лучше. Но где вы можете получить большие наборы данных, если вы занимаетесь исследованием классификации текста?
Я нашел хорошие ссылки..
Обнаружение сарказма с помощью НЛП и машинного обучения
Введение:
Могут ли машины распознать сарказм? Этот вопрос годами озадачивал как исследователей, так и юмористов. Сарказм может быть трудно обнаружить даже для людей, поскольку он часто подразумевает высказывание противоположного тому, что на самом деле имеется в виду. Однако благодаря недавним достижениям в области обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML) теперь можно обучать модели распознавать сарказм в тексте.
В этой статье мы рассмотрим проект, который..
Можем ли мы предсказать тональность текста, используя Sentence Bert с минимальными данными или без них?
Введение
Анализ настроений — это хорошо изученная область с сотнями статей или блогов, предлагающих методы и алгоритмы для решения задачи. Важность настроения в тексте может иметь решающее значение для некоторых компаний, организаций или частных лиц. Например, компания, которой нужно знать, получает ли продукт, который они продают, положительные отзывы, или артист, который хочет отслеживать общественное мнение (положительное или отрицательное) о своей музыке.
Многие из предложенных..
НЛП в здравоохранении. Тенденции и вызовы в 2022 г.
Некоторые из самых популярных вариантов использования, проблем и инструментов при применении обработки естественного языка в сфере здравоохранения и медико-биологических наук.
По мере того, как методы понимания неструктурированных данных в тексте продолжают развиваться, отрасль здравоохранения видит новые захватывающие возможности использования обработки естественного языка (NLP), чтобы помочь улучшить уход за пациентами и позволить медицинским работникам выполнять свою работу более..
Систематический обзор литературы с помощью НЛП: зачем это нужно и как это работает
"Обработка естественного языка"
Систематический обзор литературы с помощью НЛП: зачем это нужно и как это работает
Ответить на конкретный, четко определенный исследовательский вопрос из огромного количества существующей научной и клинической литературы по вопросам здравоохранения может быть чрезвычайно сложно. Тем не менее, это как раз цель систематических обзоров литературы ( SLR ) в области здравоохранения, которые используют систематический подход для критической оценки и оценки..
Руководство для начинающих по обработке естественного языка — Часть 3
Токены и N-граммы с оценочными метриками были рассмотрены в Части 2 этой серии статей как введение в НЛП.
В этой статье после краткого обсуждения анализа данных вы найдете:
Маркировка POS. Стемминг. лемматизация.
Что такое парсинг данных?
Традиционный синтаксический анализ предложений выполняется как метод понимания точного значения предложения или слова. Обычно это объясняет важность различных делений, таких как подлежащее и сказуемое. Для компьютера синтаксический анализ..
