Als «nlp» getaggte Fragen

11
Word2Vec-Einbettungen mit TF-IDF

Wenn Sie das word2vec-Modell trainieren (z. B. mit gensim), geben Sie eine Liste mit Wörtern / Sätzen an. Es scheint jedoch keine Möglichkeit zu geben, Gewichte für die Wörter anzugeben, die beispielsweise mit TF-IDF berechnet wurden. Ist es üblich, die Wortvektor-Einbettungen mit dem zugehörigen...

machine-learning nlp word2vec language-model tfidf
11
Wie word2vec verwendet werden kann, um unsichtbare Wörter zu identifizieren und sie mit bereits trainierten Daten in Beziehung zu setzen

Ich habe an einem word2vec Gensim-Modell gearbeitet und fand es wirklich interessant. Ich bin daran interessiert herauszufinden, wie ein unbekanntes / unsichtbares Wort, wenn es mit dem Modell überprüft wird, ähnliche Begriffe aus dem trainierten Modell erhalten kann. Ist das möglich? Kann word2vec...

nlp deep-learning word-embeddings unsupervised-learning
11
Unüberwachtes Lernen von Funktionen für NER

Ich habe das NER-System unter Verwendung des CRF-Algorithmus mit meinen handgefertigten Funktionen implementiert, die ziemlich gute Ergebnisse lieferten. Die Sache ist, dass ich viele verschiedene Funktionen verwendet habe, einschließlich POS-Tags und Lemmas. Jetzt möchte ich das gleiche NER für...

nlp text-mining feature-extraction
11
Wie funktionieren "Intent Recognnisers"?

Amazon Alexa , Nuance's Mix und Facebook Wit.ai alle ein ähnliches System, um festzulegen, wie ein in eine Absicht umgewandelt werden soll - dh etwas, das ein Computer verstehen würde. Ich bin mir nicht sicher, wie der "offizielle" Name dafür lautet, aber ich nenne ihn "Absichtserkennung"....

machine-learning nlp
11
Wie verarbeite ich Anfragen in natürlicher Sprache?

Ich bin neugierig auf Fragen in natürlicher Sprache. Stanford verfügt über eine anscheinend starke Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache . Ich habe auch die Apache OpenNLP-Bibliothek und die Allgemeine Architektur für Text Engineering gesehen . Es gibt unglaublich viele...

nlp
10
Beste Sprachen für wissenschaftliches Rechnen [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 5 Jahren . Es scheint, als ob in...

efficiency statistics tools knowledge-base machine-learning neural-network deep-learning optimization hyperparameter machine-learning time-series categorical-data logistic-regression python visualization bigdata efficiency classification binary svm random-forest logistic-regression data-mining sql experiments bigdata efficiency performance scalability distributed bigdata nlp statistics education knowledge-base definitions machine-learning recommender-system evaluation efficiency algorithms parameter efficiency scalability sql statistics visualization knowledge-base education machine-learning r python r text-mining sentiment-analysis machine-learning machine-learning python neural-network statistics reference-request machine-learning data-mining python classification data-mining bigdata usecase apache-hadoop map-reduce aws education feature-selection machine-learning machine-learning sports data-formats hierarchical-data-format bigdata apache-hadoop bigdata apache-hadoop python visualization knowledge-base classification confusion-matrix accuracy bigdata apache-hadoop bigdata efficiency apache-hadoop distributed machine-translation nlp metadata data-cleaning text-mining python pandas machine-learning python pandas scikit-learn bigdata machine-learning databases clustering data-mining recommender-system
10
Beziehung zwischen Faltung in Mathematik und CNN

Ich habe die Erklärung der Faltung gelesen und verstehe sie bis zu einem gewissen Grad. Kann mir jemand helfen zu verstehen, wie diese Operation mit der Faltung in Faltungs-Neuronalen Netzen zusammenhängt? Ist eine filterähnliche Funktion, gdie Gewicht

machine-learning neural-network deep-learning cnn convolution machine-learning ensemble-modeling machine-learning classification data-mining clustering machine-learning feature-selection convnet pandas graphs ipython machine-learning apache-spark multiclass-classification naive-bayes-classifier multilabel-classification machine-learning data-mining dataset data-cleaning data machine-learning data-mining statistics correlation machine-learning data-mining dataset data-cleaning data beginner career python r visualization machine-learning data-mining nlp stanford-nlp dataset linear-regression time-series correlation anomaly-detection ensemble-modeling data-mining machine-learning python data-mining recommender-system machine-learning cross-validation model-selection scoring prediction sequential-pattern-mining categorical-data python tensorflow image-recognition statistics machine-learning data-mining predictive-modeling data-cleaning preprocessing classification deep-learning tensorflow machine-learning algorithms data keras categorical-data reference-request loss-function classification logistic-regression apache-spark prediction naive-bayes-classifier beginner nlp word2vec vector-space-models scikit-learn decision-trees data programming
10
Wann sollte man eine lineare Regression oder eine Entscheidungsbaum- oder eine zufällige Waldregression wählen? [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 4 Jahren . Ich arbeite an einem...

machine-learning algorithms random-forest linear-regression decision-trees machine-learning predictive-modeling forecast r clustering similarity data-mining dataset statistics text-mining text-mining data-cleaning data-wrangling machine-learning classification algorithms xgboost data-mining dataset dataset regression graphs svm unbalanced-classes cross-validation optimization hyperparameter genetic-algorithms visualization predictive-modeling correlation machine-learning predictive-modeling apache-spark statistics normalization apache-spark map-reduce r correlation confusion-matrix r data-cleaning classification terminology dataset image-classification machine-learning regression apache-spark machine-learning data-mining nlp parsing machine-learning dimensionality-reduction visualization clustering multiclass-classification evaluation unsupervised-learning machine-learning machine-learning data-mining supervised-learning unsupervised-learning machine-learning data-mining classification statistics predictive-modeling data-mining clustering python pandas machine-learning dataset data-cleaning data bigdata software-recommendation
9
Verwenden von Vowpal Wabbit für NER

Das Vowpal Wabbit (VW) unterstützt offenbar die Sequenz-Tagging-Funktion über SEARN . Das Problem ist, dass ich nirgendwo eine detaillierte Parameterliste mit Erklärungen und einigen Beispielen finden kann. Das Beste, was ich finden konnte, ist Zinkovs Blogeintrag mit einem sehr kurzen Beispiel....

machine-learning nlp
8
Wie erhalte ich die Anzahl der Silben in einem Wort?

Ich habe bereits durchgemacht diesen Beitrag die Anwendungen nltk‚s cmudictzum Zählen der Anzahl von Silben in einem Wort: from nltk.corpus import cmudict d = cmudict.dict() def nsyl(word): return [len(list(y for y in x if y[-1].isdigit())) for x in d[word.lower()]] Für Wörter außerhalb des...

nlp