yinghe_one的博客

介绍你好，世界！！我最近加入Jatana.ai 担任NLP研究员（实习生and），并被要求使用深度学习模型研究文本分类用例。在本文中，我将分享我的经验和学习，同时尝试各种神经网络架构。我将介绍3种主要算法，例如：卷积神经网络（CNN） 递归神经网络（RNN） 分层注意网络（HAN）对具有丹麦语，意大利语，德语，英语和土耳其语的数据集进行文本分类。我们来吧。✅关于自然语...

使用机器学习来理解和利用文本。如何将5 W和H应用于文本数据！文本数据无处不在无论您是成熟公司还是致力于推出新服务，您始终可以利用文本数据来验证，改进和扩展产品的功能。从文本数据中提取意义和学习的科学是一个活跃的研究主题，称为自然语言处理（NLP）。每天NLP产生新的和令人兴奋的 结果，是一个非常大的领域。然而，Insight团队与数百家公司合作，看到一些关键的实际应用程序比其...

使用Gensim进行主题建模（二）在上一篇文章中，我们将使用Mallet版本的LDA算法对此模型进行改进，然后我们将重点介绍如何在给定任何大型文本语料库的情况下获得最佳主题数。16.构建LDA Mallet模型到目前为止，您已经看到了Gensim内置的LDA算法版本。然而，Mallet的版本通常会提供更高质量的主题。Gensim提供了一个包装器，用于在Gensim内部实现Malle...