Статьи по теме nlp

Публикации по теме 'nlp'

Горячий «CoQA» и Marshmallows - введение в новый набор данных по контролю качества Стэнфорда за 3 минуты

Что такое набор данных CoQA? CoQA - это ответ на разговорный вопрос, он был выпущен пару дней назад Стэнфордской группой НЛП. Обычно я не пишу объемные статьи, но когда я увидел это в моем твиттере, мне просто пришлось, особенно с учетом моего прошлого интереса к созданию приложения для создания вопросов . Наборы данных с ответами на вопросы являются неотъемлемой частью любой задачи понимания НЛП, позволяя модели подвергаться воздействию широкого и разнообразного спектра языковых и..

Изучение границ: взгляд на ограничения ChatGPT

Мощный инструмент, но не без ограничений Разработка и совершенствование языковых моделей, таких как ChatGPT, безусловно, оказали значительное влияние на область обработки естественного языка (NLP) и привели к появлению множества интересных разработок и приложений. Это может произвести революцию в обслуживании и поддержке клиентов, а также в других областях, где используются чат-боты. ChatGPT — это вариант языковой модели GPT (Generative Pre-training Transformer), который был..

Текстовое представление

Наборы слов, N-граммы, биграммы и униграммы Это третий этап сквозного конвейера НЛП. Давайте сначала обсудим некоторые термины. Корпус: – объединение всех слов, известных как корпус. Словарный запас: Извлечение уникальных слов из корпуса. Документ. Текст одного отзыва называется документом. для текстового представления мы обсудим некоторые приемы. Горячее кодирование Багаж слова N-грамм Tf-Idf(частота термина — обратная частота термина)..

Функции плотности вероятности: руководство для начинающих по пониманию распределений вероятностей

В статистике и теории вероятностей функция плотности вероятности (PDF) — это функция, описывающая вероятность того, что непрерывная случайная величина примет определенное значение. В этой статье мы более подробно рассмотрим функции плотности вероятности и то, как они используются для представления распределения вероятностей в непрерывных данных. Что такое функция плотности вероятности? Функция плотности вероятности — это математическая функция, описывающая вероятность того, что..

Точная настройка моделей трансформаторов для ответов на вопросы по пользовательским данным

Учебное пособие по тонкой настройке модели контроля качества RoBERTa Hugging Face на пользовательских данных и получению значительного повышения производительности. Ответы на вопросы и трансформеры BERT — это модель-трансформер, которая покорила мир в 2019 году. BERT обучался на неразмеченных данных, маскируя слова и обучая модель прогнозировать эти маскированные слова на основе контекста. Позже BERT был настроен на несколько задач и достиг современной производительности во многих..

Перекрестная проверка для оценки модели машинного обучения

Возможно, вы следили за моими предыдущими блогами о моем GSoC в этом году. Одной из моих задач на временной шкале было создание контекстно-зависимого чат-бота , способного отвечать на вопросы, связанные с малярией . У нас был очень маленький набор данных для обучения модели диалога. Оценка модели путем проверки ее прогнозов на совершенно новом наборе данных дала бы гораздо меньше баллов. Кроме того, это не было бы настоящей проверкой модели, учитывая, что параметры не отвечают за..

Стемминг против лемматизации в НЛП

Как стандартизировать слова в предварительной обработке текста для понимания естественного языка Стемминг и лемматизация — это алгоритмы, которые используются в обработке естественного языка (NLP) для нормализации текста и подготовки слов и документов для дальнейшей обработки в Машинном обучении . Например, в НЛП вы можете захотеть признать тот факт, что слова нравится и нравится — это одно и то же слово в разных временах. Затем цель состоит в том, чтобы свести оба слова к..