Pytania oznaczone «nlp»

16
Wyodrębnij najbardziej pouczające części tekstu z dokumentów

Czy są jakieś artykuły lub dyskusje na temat wyodrębnienia części tekstu, która zawiera najwięcej informacji o bieżącym dokumencie. Na przykład mam duży zbiór dokumentów z tej samej domeny. Istnieją fragmenty tekstu zawierające kluczowe informacje, o których mówi pojedynczy dokument. Chcę...

nlp text-mining
16
NLP - Czy Gazetteer to oszustwo?

W NLP istnieje koncepcja, Gazetteerktóra może być bardzo przydatna do tworzenia adnotacji. O ile rozumiem: Gazeter składa się z zestawu list zawierających nazwy podmiotów, takich jak miasta, organizacje, dni tygodnia itp. Listy te służą do wyszukiwania wystąpień tych nazw w tekście, np. Do...

nlp named-entity-recognition
15
Prognozowanie podobieństwa zdań

Szukam rozwiązania następującego problemu: Mam zestaw zdań jako zestaw danych i chcę móc wpisać nowe zdanie i znaleźć zdanie, które jest najbardziej podobne do tego w zestawie danych. Przykład mógłby wyglądać następująco: Nowe zdanie: „ I opened a new mailbox” Prognozowanie na podstawie zestawu...

python nlp scikit-learn similarity text
15
Podobieństwo między dwoma słowami

Szukam biblioteki Python, która pomoże mi zidentyfikować podobieństwo między dwoma słowami lub zdaniami. Będę robił konwersję audio na tekst, co spowoduje, że słownik języka angielskiego lub słowo (słowa) nie w słowniku (może to być nazwa osoby lub firmy). Następnie muszę porównać je ze znanym...

nlp nltk
12
Więc jaki jest haczyk z LSTM?

Poszerzam swoją wiedzę o pakiecie Keras i korzystam z niektórych dostępnych modeli. Mam problem z klasyfikacją binarną NLP, który próbuję rozwiązać i stosuję różne modele. Po pracy z niektórymi wynikami i czytaniu coraz więcej o LSTM wydaje się, że to podejście jest znacznie lepsze niż cokolwiek...

neural-network nlp lstm recurrent-neural-net
12
Ile komórek LSTM powinienem użyć?

Czy istnieją jakieś praktyczne zasady (lub rzeczywiste zasady) dotyczące minimalnej, maksymalnej i „rozsądnej” liczby komórek LSTM, których powinienem użyć? W szczególności odnoszę się do BasicLSTMCell z TensorFlow i num_unitswłasności. Załóżmy, że mam problem z klasyfikacją zdefiniowany przez: t...

rnn machine-learning r predictive-modeling random-forest python language-model sentiment-analysis encoding machine-learning deep-learning neural-network dataset caffe classification xgboost multiclass-classification unbalanced-classes time-series descriptive-statistics python r clustering machine-learning python deep-learning tensorflow machine-learning python predictive-modeling probability scikit-learn svm machine-learning python classification gradient-descent regression research python neural-network deep-learning convnet keras python tensorflow machine-learning deep-learning tensorflow python r bigdata visualization rstudio pandas pyspark dataset time-series multilabel-classification machine-learning neural-network ensemble-modeling kaggle machine-learning linear-regression cnn convnet machine-learning tensorflow association-rules machine-learning predictive-modeling training model-selection neural-network keras deep-learning deep-learning convnet image-classification predictive-modeling prediction machine-learning python classification predictive-modeling scikit-learn machine-learning python random-forest sampling training recommender-system books python neural-network nlp deep-learning tensorflow python matlab information-retrieval search search-engine deep-learning convnet keras machine-learning python cross-validation sampling machine-learning
12
Pomoc dotycząca NER w NLTK

Od jakiegoś czasu pracuję w NLTK, używając Pythona. Problem, z którym się zmagam, polega na tym, że nie ma pomocy w szkoleniu NER w NLTK z moimi niestandardowymi danymi. Wykorzystali MaxEnt i wyszkolili go na korpusie ACE. Dużo szukałem w Internecie, ale nie mogłem znaleźć sposobu, który mógłby...

machine-learning python nlp
11
Jak przetwarzać zapytania w języku naturalnym?

Jestem ciekawy zapytań w języku naturalnym. Stanford ma coś, co wygląda na silny zestaw oprogramowania do przetwarzania języka naturalnego . Widziałem także bibliotekę Apache OpenNLP i architekturę ogólną dla inżynierii tekstu . Istnieje ogromna liczba zastosowań przetwarzania języka naturalnego,...

nlp
11
Jak działają „osoby świadomego rozpoznania”?

Alexa z Amazon , Nuance's Mix i Wit.ai z Facebooka używają podobnego systemu, aby określić, jak przekonwertować polecenie tekstowe na zamiar - tzn. Coś, co zrozumie komputer. Nie jestem pewien, jak brzmi „oficjalna” nazwa, ale nazywam to „celowym uznaniem”. Zasadniczo sposób na przejście z „proszę...

machine-learning nlp
11
Uczenie się funkcji bez nadzoru dla NER

Wdrożyłem system NER z wykorzystaniem algorytmu CRF z moimi ręcznie wykonanymi funkcjami, które dawały całkiem dobre wyniki. Chodzi o to, że użyłem wielu różnych funkcji, w tym tagów POS i lematów. Teraz chcę zrobić ten sam NER dla innego języka. Problem polega na tym, że nie mogę używać tagów POS...

nlp text-mining feature-extraction
11
stosowanie word2vec na małych plikach tekstowych

Jestem zupełnie nowy w word2vec, więc proszę, zabierzcie to ze sobą. Mam zestaw plików tekstowych, z których każdy zawiera zestaw tweetów, między 1000 a 3000. Wybrałem wspólne słowo kluczowe („kw1”) i chcę znaleźć semantycznie odpowiednie terminy dla „kw1” za pomocą word2vec. Na przykład, jeśli...

machine-learning nlp text-mining