Публикации по теме 'nlp'
Чат-бот AI с НЛП: распознавание речи + трансформеры
Чат-бот AI с НЛП: распознавание речи + трансформеры
Создайте говорящего чат-бота на Python и разговаривайте со своим ИИ.
Резюме
В этой статье я покажу, как использовать предварительно обученные инструменты для создания чат-бота, который использует искусственный интеллект и распознавание речи, то есть говорящего ИИ.
НЛП (обработка естественного языка) - это область искусственного интеллекта, изучающая взаимодействие между компьютерами и человеческими языками, в частности,..
Научные статьи, основанные на алгоритме Word2vec в обработке естественного языка, часть 1
Анализ настроений на хинди/бенгальском языке с использованием трансферного обучения и совместного обучения с двойным входом и самостоятельным вниманием ( arXiv )
Автор: Шахрукх Кхан , Махнур Шахид
Абстрактный . Анализ настроений обычно относится к использованию обработки естественного языка, анализа текста и вычислительной лингвистики для извлечения информации, основанной на эмоциях и эмоциях, из текстовых данных. В нашей работе мы изучаем, как мы можем эффективно..
Поиск иголки в стоге сена: как использовать ретривер Dense Passage
"Обработка естественного языка"
В поисках иголки в стоге сена: как дрессировать ретривера с плотным ходом
Давайте посмотрим, как мы можем обучить модель выполнять поиск плотных проходов с моделями Transformer, используя Simple Transformers.
Введение в поиск прохода
Поиск отрывка — это концептуально простая задача, когда система должна извлекать наиболее релевантные отрывки по входному запросу . Ответы на открытые вопросы — распространенный случай поиска отрывков. Здесь система..
Классификация текста с Prevision.io
Простой способ создать классификатор текста с помощью Prevision.io
В этом посте мы покажем, как всего за несколько минут платформа Prevision.io может выполнять автоматическую обработку естественного языка и классификацию текста.
Известно, что текстовые данные обычно сложнее и труднее обрабатывать, чем линейные или категориальные признаки. На самом деле линейные объекты иногда нужно масштабировать. Категориальные признаки прямо скалярно закодированы, но преобразование текстов в..
DocSearch — система ответов на основе обработки естественного языка (NLP).
Введение В огромном массиве корпоративных документов хранится множество ценных сведений. Получение правильного понимания для правильного контекста чрезвычайно важно для раскрытия этой ценности. Например, чтобы получить ответы на вопрос, опубликованный через чат-бот, в значительной степени зависит от разблокировки ответа из соответствующего документа.
Широко применяемый полнотекстовый поиск часто не дает убедительных ответов. В этом блоге мы рассмотрим сложные методы поиска информации,..
Трансформеры VS Универсальный кодировщик предложений
Отказ от ответственности: эта статья носит чисто экспериментальный характер, и вы не можете найти твердую теорию экспериментов.
В 20-м году у нас есть много вариантов, начиная от простой модели пропуска грамматики, такой как Word2Vec, до сложной архитектуры кодера-декодера, такой как трансформаторы. Это не было похоже на ту архитектуру кодировщика-декодера, какой не было раньше, и, как вы знаете, это LSTM и RNN или причудливый механизм внимания, который реализован в трансформаторах. Мы..
НЛП со скрытым семантическим анализом
Тематическое моделирование — это математический процесс получения абстрактных тем для корпуса на основе слов, присутствующих в каждом документе. Это своего рода неконтролируемая модель машинного обучения, пытающаяся найти текстовую корреляцию между документами. Существуют различные модели для выполнения тематического моделирования, такие как латентное распределение Дирихле, латентный семантический анализ и т. Д. В этой статье мы рассмотрим функционирование и работу латентного семантического..
Новые материалы
Как использовать модули промисов в Node.js
Node.js предоставляет нам модули обещаний , чтобы сделать наш код чище и удобнее в сопровождении, но не все знают, как и когда правильно применять эти модули.
Вот почему в этой статье я..
Жемчужины мудрости для младшего разработчика
50+ вещей, о которых я бы хотел, чтобы кто-то сказал мне тогда
Недавно я имел удовольствие сидеть в группе экспертов, проводящих руководство для комнаты, полной «новых талантов» (причудливый..
Недавние исследования в области Метавселенной, часть 2 (Технологии будущего)
Начало работы с Метавселенной
Что такое метавселенная? И стоит ли вам покупать? Метавселенная становится стратегической технологической тенденцией благодаря..
Как ждать в JavaScript?
Очень часто при разработке веб-сайтов или приложений приходится либо ждать определенное время, либо ждать завершения чего-то определенного. В этом руководстве вы узнаете о различных методах и..
Создание векторной поисковой системы с использованием HNSW и косинусного подобия
Hierarchical Navigable Small World graphs (HNSW) — это алгоритм, который обеспечивает эффективный поиск ближайших соседей, а библиотека Sentence Transformers позволяет генерировать семантически..
У программирования нет возраста: как изучать Java, даже если вы думаете, что еще слишком поздно
Чем старше мы становимся, тем чаще мы думаем, что нам уже слишком поздно учиться новому, особенно программированию. Мы уверены, что наш мозг не работает так, как работал в молодости, и мы не..
Структуры управления в JavaScript 🎮
Структуры управления в JavaScript 🎮
Условные операторы
Иногда нам нужно выполнять разные действия в зависимости от разных условий.
Если заявления
Условные операторы позволяют вам..