Публикации по теме nlp

Публикации по теме 'nlp'

Вышел клиент OpenAI Scala 🎉

Это мой самый первый пост на Medium! Ура! По стечению обстоятельств, он связан с самой раскрученной вещью в наши дни ChatGPT и компанией, стоящей за ней — OpenAI . Короче говоря, когда я просматривал страницу Библиотеки сообщества OpenAI API в начале этого года, чтобы узнать, какие языки поддерживаются, я совершенно неожиданно обнаружил, что Scala , мой предпочтительный язык для бизнес-логики и интеграции отсутствовал. Как и следовало ожидать, я попробовал Java-клиент , который..

Анализ настроений для обзоров фильмов с использованием классического и глубокого обучения

Сравнение классического подхода машинного обучения и подхода модели преобразователя глубокого обучения для классификации обзоров фильмов/телепередач на положительные, отрицательные или нерелевантные классы Поскольку мы люди с врожденной лингвистической интуицией, задача разделения чего-то вроде обзоров фильмов/телепередач на положительные и отрицательные может показаться легкой, а может быть, даже тривиальной. Учитывая его тривиальную природу, представьте, что вам поручили..

Что такое база знаний чат-ботов и как ее можно использовать для создания еще более умных чат-ботов?

Полагаться исключительно на агентов поддержки клиентов без каких-либо альтернатив для большинства компаний может быть сложно, особенно в часы пик и когда клиенты находятся в разных часовых поясах. Недавно Bavard выпустила свою базу знаний, созданную Эваном Петерсоном (экстраординарный инженер по машинному обучению). База знаний - это второй, дополнительный способ добавить «интеллекта» вашему чат-боту, позволяя вашему виджету автоматически отвечать на запросы ваших клиентов без..

Глубокое обучение — НЛП (Часть V-b)

Продолжая предыдущую историю, в этом посте мы рассмотрим пример подготовки текста для анализа настроений набора данных обзора фильмов. Этот образец набора данных можно найти по адресу: http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/review_polarity.tar.gz . Набор данных подразделяется на положительные отзывы и отрицательные отзывы; все положительные отзывы хранятся в каталоге pos, а все отрицательные — в каталоге neg. Каждый отзыв находится в отдельном файле. Во-первых,..

Простой текстовый классификатор с базовой моделью машинного обучения (часть 5)

Самый простой способ создать классификатор текста с базовой моделью машинного обучения для начинающих. Мотивация Когда я знакомлюсь с наукой о данных, я обнаружил, что область обширна. На своем пути к науке о данных я сначала изучил основные алгоритмы машинного обучения и был достаточно уверен, чтобы реализовать алгоритмы машинного обучения в реальных приложениях. Позже я узнал об обработке естественного языка (NLP). Идея, лежащая в основе НЛП, очень крутая, но с самого начала она..

Резюме: Правило на примере для обнаружения объяснимого языка ненависти

24 июля 2023 г., Правило на собственном примере: использование логических правил для объяснимого разжигания ненависти — Кристофер Кларк, Мэтью Холл, Гаурав Миттал, Е Ю, Сандра Саджив, Джейсон Марс, Мэй Чен В документе представлен новый метод под названием «Правило на примере» (RBE) для обнаружения языка ненависти, который сочетает в себе объяснимость логических правил с предсказательной силой моделей глубокого обучения. RBE использует модель двойного кодировщика с отдельными..

Различные подходы к созданию рекомендательных систем с использованием Python

Полное руководство по рекомендательным системам Рекомендательные системы — это алгоритмы, предлагающие релевантные и предпочтительные элементы пользователям. Это подмножество системы фильтрации информации , которая стремится предсказать предпочтения пользователя в отношении элемента на основе различных связанных факторов. Рекомендательные системы могут помочь компаниям улучшить взаимодействие с клиентами, привлечь больше трафика, увеличить среднюю стоимость заказа и обеспечить рост..