Публикации по теме 'nlp'
Что говорят люди: анализ отзывов о продукте с шаблоном
Сехай Чавла , Таро Спириг , Лотос Ся , Хизер Лю
Эта статья была подготовлена в рамках финального проекта Гарвардского курса AC297R Spring 202 2.
Партнеры по модели : Джейкоб Миллер, Гамильтон Ноэль
Научный сотрудник : Виктор Аврам
Инструктор : Крис Таннер
1. Мотивация и описание проблемы
Электронная коммерция завоевывает господствующее положение на мировом розничном рынке. Из-за отсутствия личного взаимодействия на виртуальных торговых площадках отзывы..
Схемы трансформаторов: декомпозиция малых языковых моделей
Можем ли мы понять, что происходит в больших языковых моделях, анализируя маленькие?
Это первая из серии публикаций, в которых я попытаюсь обобщить некоторые из моих прочтений по контекстному обучению в больших языковых моделях — в основном с точки зрения механистической интерпретируемости. Подавляющая часть этого поста будет прямой адаптацией фантастической работы, проделанной в Anthropic , в частности, их статьи Математическая основа для схем трансформаторов . Я внес некоторые..
Максимизация потенциала скрытого распределения Дирихле при обработке естественного языка для темы…
Вы ищете инновационный подход к моделированию темы при обработке естественного языка? Не ищите ничего, кроме скрытого распределения Дирихле (LDA), мощного метода, который может помочь вам выявить скрытые закономерности в ваших данных. Благодаря анализу больших наборов текстовых документов и выявлению общих тем и тем LDA стал незаменимым инструментом как для специалистов по данным, так и для исследователей и аналитиков. На этой неделе мы изучим потенциал LDA для тематического..
Kafka: мощная технология асинхронного обмена сообщениями
Знаете ли вы, что более трети компаний из списка FORTUNE 500 используют Kafka в качестве единственной потоковой платформы?
Для тех, кто не знаком с Kafka, это система обмена сообщениями на основе публикации и подписки, которая является высокоэффективной, отказоустойчивой, масштабируемой и позволяет разработчикам проектировать и создавать распределенные приложения.
Как вы читаете, Kafka поддерживает такие сервисы, как Spotify, Slack, Uber, AirBnB, Twitter, LinkedIn и другие. Люди..
Понимание NLP Pipeline
Введение в фазы трубопровода НЛП
Обработка естественного языка (NLP) - одна из самых быстрорастущих областей в мире. Это подраздел искусственного интеллекта, занимающийся взаимодействием человека с компьютером. Основные задачи в НЛП включают распознавание речи , понимание естественного языка и создание естественного языка . НЛП внедряется в ряд продуктов и услуг, которыми мы пользуемся каждый день. В этой статье дается обзор распространенного сквозного конвейера НЛП.
Общий..
Разрешите вашему чат-боту интеллектуально устранять неоднозначность с помощью автоматического обучения
Разрешите вашему чат-боту интеллектуально устранять неоднозначность с помощью автоматического обучения
Устранение неоднозначности - часть естественного человеческого разговора
Введение
Ваш чат-бот должен быть включен для устранения неоднозначности
Вместо того, чтобы по умолчанию использовать намерения с высочайшей степенью уверенности, чат-бот должен проверить оценку достоверности 5 лучших матчей.
Если эти оценки близки друг к другу, это показывает, что ваш чат-бот действительно..
Создание собственного классификатора намерений
Как фанат НЛП, я всегда задавался вопросом, как Google Ассистент или Алекса понимают, когда я просил его что-то сделать. Вопрос продолжался, могу ли я заставить мою машину тоже меня понимать? Решением было - Классификация намерений.
Классификация намерений - это часть Natural Language Understanding, где алгоритм машинного обучения / глубокого обучения учится классифицировать данную фразу на основе тех, на которых она была обучена.
Возьмем забавный пример. Я делаю ассистента, как..
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..