Публикации по теме 'nlp'
Failing Fast, порно - слова ненависти перекрывают друг друга
И ... Мы вернулись по многочисленным просьбам, примерно двумя или тремя людьми. Если серьезно, на этой неделе мне пришло в голову кое-что, о чем я хочу поговорить. В своей последней статье я писал о том, как я остановился на теме исследования, которая мне нравится и которой я могу гордиться. С тех пор я либо трудился, размышляя о существовании жизни, оживляя свой мертвый компьютер, либо находил моменты «это было бы хорошей темой для статьи». Именно на этом последнем я хочу..
Неконтролируемый анализ настроений
Как извлечь тональность из данных без каких-либо ярлыков
Примечание: полный код доступен в репозитории github:
rafaljanwojcik / Unsupervised-Sentiment-Analysis Как извлечь тонкости из мнений, не помечая их как репо для статьи .... о неконтролируемых настроениях… github.com
Одно из распространенных применений методов НЛП - анализ настроений, когда вы пытаетесь извлечь из данных информацию об эмоциях писателя. В основном, по..
Почему суммирование текста по-прежнему сложно
И как это открывает возможности для стартапов
Из всех задач обработки естественного языка (NLP) обобщение, возможно, является одним из наименее достойных заголовков. Сокращение содержания статьи гораздо менее впечатляюще, чем автоматическая генерация идей для стартапов с помощью GPT-3. Однако, несмотря на свой скромный профиль, реферирование текста далеко не решено, особенно в промышленности. Элементарные API-интерфейсы, предоставляемые такими громкими именами, как Microsoft ,..
Тонкая настройка OpenAI GPT-3 с использованием пользовательской модели вознаграждения
1. Введение
По мере роста интереса к InstructGPT и ChatGPT использование обратной связи (предпочтения) человека стало горячей темой в НЛП[1][2]. Преимущество использования обратной связи с человеком заключается в том, что она позволяет модели изучить значение «хорошего» текста без его явного определения[3].
При обучении языковой модели с использованием обратной связи с человеком обычно используется обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением — это метод обучения, при котором..
Введение в Google Compact Language Detector v3 в Python
Модель нейронной сети для идентификации языка
Прочитав эту статью, вы научитесь использовать Python-привязки Google CLD3 для обнаружения и идентификации языков, используемых в тексте. К вашему сведению, Compact Language Detector v3 (CLD3) — это пакет идентификации языка, выпущенный Google. На момент написания этой статьи он имел огромную поддержку для большинства распространенных языков. Вы можете найти полный список по следующей ссылке .
Он содержит обученную модель и код вывода..
Коротко о моделировании темы
Тематическое моделирование — это метод, используемый в машинном обучении и обработке естественного языка для обнаружения скрытых тем в коллекции документов. Целью тематического моделирования является автоматическое определение основных тем в наборе документов без необходимости аннотирования вручную. Это может быть полезно в различных приложениях, таких как суммирование текста, поиск документов и классификация текста.
Одним из самых популярных алгоритмов тематического моделирования..
Навигация по миру оптимизаторов в глубоком обучении: подробное руководство
Оптимизация является ключевым компонентом глубокого обучения, и выбор оптимизатора может существенно повлиять на производительность модели. В этой статье мы дадим подробное руководство по различным оптимизаторам, используемым в глубоком обучении, и продемонстрируем, как их реализовать в Python.
Для начала давайте определим задачу оптимизации. Рассмотрим простую модель линейной регрессии с одной входной функцией и целевой переменной:
y = w*x + b
В этой модели мы хотим найти..
Новые материалы
12 сайтов с искусственным интеллектом, которые поразят вас
Приготовьтесь поразить воображение
Сегодня существует несколько веб-сайтов, использующих искусственный интеллект (ИИ). От индивидуальных рекомендаций по новостям до более умных поисковых..
Скрытый технический долг в системах машинного обучения [NeurIPS 2015]
Что такое технический долг?
Технический долг — это метафора, введенная Уордом Каннингемом в 1992 году, чтобы объяснить долгосрочные затраты, связанные с быстрым продвижением в разработке..
Алгоритм быстрой сортировки в Python
Всем привет, добро пожаловать на programminginpython.com . Здесь я покажу вам, как реализовать алгоритм быстрой сортировки в Python. В предыдущих статьях я рассмотрел Сортировку вставкой ,..
Как использовать манипулирование объектами в JavaScript
Объекты являются важным строительным блоком JavaScript. Они позволяют группировать свойства и методы вместе.
Объект представляет собой набор свойств. Свойства идентифицируются с..
Разработка игр с помощью Godot Engine: мощный инструмент с открытым исходным кодом
Разработка игр — творческий и сложный процесс, требующий множества навыков и инструментов. Одним из наиболее важных инструментов является игровой движок, который представляет собой программную..
От XML к аннотациям: переход к современной конфигурации Spring
Введение
Фреймворк Spring претерпел значительную эволюцию с момента своего создания. Одним из заметных изменений стал переход от конфигураций на основе XML к конфигурациям, управляемым..
Я люблю Руби!
Я люблю Руби! Мне это нравится по той же причине, по которой мне нравится программировать на Python. Он настолько интуитивно понятен, а встроенные методы упрощают решение проблем. Если вы..