Pytania otagowane jako natural-language

Przetwarzanie języka naturalnego to zestaw technik z zakresu lingwistyki, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i statystyki, których celem jest przetwarzanie i rozumienie ludzkich języków.

1
Czy ta interpretacja rzadkości jest dokładna?
Zgodnie z dokumentacją removeSparseTermsfunkcji z tmpakietu, to jest to, co wiąże się z rzadkością: A term-document matrix where those terms from x are removed which have at least a sparse percentage of empty (i.e., terms occurring 0 times in a document) elements. I.e., the resulting matrix contains only terms with …
1
Który model głębokiego uczenia może klasyfikować kategorie, które nie wykluczają się wzajemnie
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej warstwie. Dlatego mogę użyć 2 modelowych sieci …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
1
Po co dodawać odwrotną częstotliwość dokumentów?
Mój podręcznik podaje idf jako gdzielog(1+Nnt)log(1+Nnt)log(1+\frac{N}{n_t}) NNN : liczba dokumentów ntntn_t : liczba dokumentów zawierających terminttt Wikipedia wymienia tę formułę jako wygładzoną wersję rzeczywistego . Rozumiem to: waha się od do co wydaje się intuicyjne. Ale przechodzi z do co wydaje się takie dziwne ... Wiem trochę o wygładzaniu z …
1
Zrozumienie dekompozycji pojedynczej wartości w kontekście LSI
Moje pytanie dotyczy generalnie pojedynczej dekompozycji wartości (SVD), a zwłaszcza Latent Semantic Indexing (LSI). Powiedzmy, że mam który zawiera częstotliwości 5 słów dla 7 dokumentów.ZAw O r d× do c u m e n tAword×document A_{word \times document} A = matrix(data=c(2,0,8,6,0,3,1, 1,6,0,1,7,0,1, 5,0,7,4,0,5,6, 7,0,8,5,0,8,5, 0,10,0,0,7,0,0), ncol=7, byrow=TRUE) rownames(A) <- c('doctor','car','nurse','hospital','wheel') …
1
Korzystanie z narzędzi do eksploracji tekstu / przetwarzania języka naturalnego w ekonometrii
Nie jestem pewien, czy to pytanie jest w pełni odpowiednie tutaj, jeśli nie, proszę usunąć. Jestem studentką ekonomii. W przypadku projektu badającego problemy z zakresu ubezpieczeń społecznych mam dostęp do dużej liczby administracyjnych spraw (> 200 tys.), Które dotyczą oceny kwalifikowalności. Raporty te można ewentualnie powiązać z indywidualnymi informacjami administracyjnymi. …
1
Współczynnik wiarygodności dziennika w podsumowaniu dokumentu
Początkowo zapytałem o to w przypadku przepełnienia stosu i zostałem skierowany do tej witryny, więc oto: Wdrażam niektóre nienadzorowane metody podsumowywania dokumentów w oparciu o selekcję / ekstrakcję treści i jestem zdezorientowany tym, co mój podręcznik nazywa „współczynnikiem wiarygodności dziennika”. Książka „ Przetwarzanie mowy i języka” Jurafsky'ego i Martina w …
1
Różnica między Naive Bayes a Recurrent Neural Network (LSTM)
Chcę przeprowadzić analizę sentymentu na tekście, przejrzałem kilka artykułów, niektóre z nich używają „Naive Bayes”, a inne to „Recurrent Neural Network (LSTM)” , z drugiej strony widziałem bibliotekę Pythona do analizy sentymentów, która jest nltk. Używa „Naive Bayes”. Czy ktoś może wyjaśnić, jaka jest różnica między używaniem tych dwóch? Przeczytałem …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.