Публикации по теме 'naturallanguageprocessing'
Практические соображения для НЛП в реальном мире
Применение машинного обучения к естественному языку — уникальная сложная задача. Если компьютерное зрение можно рассматривать как открытие окна в физический мир, то область обработки естественного языка (NLP) открывает окно в сознание говорящего. Можно также возразить, что это не столько окно, сколько абстрактный код, который слушатель должен расшифровать.
Мы знаем, что можно выучить язык; в конце концов, дети учатся говорить так же, как учатся видеть. Большинство младенцев во..
Картина стоит тысячи…
И Microsoft , и IBM согласны; на этом изображении торт:
Описание изображения — это прекрасное сочетание извлечения функций компьютерного зрения и генерации естественного языка, которое часто кажется немного безжизненным. Хотя я могу согласиться с тем, что постер к фильму о Гарри Поттере № 8 действительно изображает «мужчину и женщину, стоящих рядом друг с другом» (извините, Рон), на самом деле он не отражает сути картины. Это немного похоже на субтитры, говорящие [играет музыка] —..
Самый быстрый способ генерировать вопросы из текста! (Раскрыто)
Сейчас проще, чем когда-либо, создавать вопросы из любого текстового содержания. Все благодаря растущему интересу организаций к ИИ и его многогранным возможностям.
Мы живем в мире, где всегда есть что-то новое, чему можно научиться, и мы постоянно ищем способы улучшить свои навыки. С расцветом ИИ и машинного обучения найти нужную информацию становится проще, чем когда-либо. Единственная проблема в том, что вам все равно придется задать свой вопрос! И если вы ищете реальный..
На этой неделе я буду курировать твиттер-аккаунт Humans of ML.
В твиттер-аккаунте Humans of ML [ https://twitter.com/humansofm ] каждую неделю появляется новый человек, который берет на себя учетную запись и делится информацией о своей особой направленности на машинное обучение.
Я буду курировать контент на этой неделе [с 7–29–19 по 8–4–19]. В основном я буду писать о НЛП, особенно о его применении к научным и медицинским текстам, с расширенными версиями этих твитов, опубликованными в этом блоге.
Для предварительного просмотра содержимого..
Многозадачное обучение
СТАТЬЯ
Многозадачное обучение
Из книги Stephan Raaijmakers Глубокое обучение для обработки естественного языка
Эта статья посвящена многозадачному обучению для НЛП.
Получите скидку 40% на Глубокое обучение для обработки естественного языка , введя fccraaijmakers в поле кода скидки при оформлении заказа на manning.com .
Многозадачное обучение связано с изучением нескольких вещей одновременно. Например, одновременное изучение тегов речи и анализа настроений или..
Обработка естественного языка (NLP) в повседневной жизни
Хотя обработка естественного языка все еще может показаться причудливым термином, мы уже давно пользуемся преимуществами НЛП. Для новичков в этой области мы можем начать с изучения реальных приложений, чтобы лучше понять, что делает НЛП, чего от него можно ожидать и где оно было весьма успешным.
Обработка естественного языка — это ветвь искусственного интеллекта, которая используется для обработки необработанных данных (обычно в больших количествах), их обработки и извлечения из них нужной..
Дело против корпоративных LLM
Мнение
Дело против корпоративных LLM
Трезвый взгляд на то, почему скучно лучше всего, даже для ИИ
За последние несколько недель у нас было множество индивидуальных запросов LLM от клиентов и партнеров. Это волнение, хотя и оправданное, основано на потоке технических новостей, а не на получении фундаментального корпоративного преимущества.
LLM, даже если они концептуально не далеки от большинства конвейеров обучения на основе трансформаторов, требуют гораздо более сложного..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..