Публикации по теме 'nlp'


Тенденции в области искусственного интеллекта — март 2022 г.
Ежемесячная подборка статей по машинному обучению от Zeta Alpha: генерация звука, градиенты без обратной опоры, смесь экспертов, мультимодальность, поиск информации и многое другое. Март наступил насыщенный событиями в мире ИИ: продолжают появляться публикации и конференции, такие как Конференция WSDM только что позади нас и AAAI тоже только что завершилась . Но давайте начнем с выделения некоторых последних новостей: DeepMind объявили, что они успешно использовали Deep Learning..
Логистическая регрессия НЛП и анализ настроений
Недавно я закончил Специализацию глубокого обучения на Coursera от Deeplearning.ai, но чувствовал, что мог бы узнать больше. Не из-за того, что некоторые инструкторы или материалы курса провалились, а потому, что я никогда не рискнул варить материал, вместо этого решив пройти курс как можно быстрее. После получения этой специализации я решил пройти еще один их курс, на этот раз Специализация по обработке естественного языка . С этим курсом я решил, что буду проходить его в гораздо..
Анализ настроений в отношении финансовых новостей с помощью трансферного обучения
Прогнозирование настроений в заголовках финансовых новостей с помощью нескольких строк кода Анализ тональности  – это приложение для обработки естественного языка (NLP), которое включает определение эмоционального тона или тональности текста. Используя анализ настроений, предприятия и организации могут получить ценную информацию о том, как их аудитория относится к их продуктам или услугам, а также к их конкурентам. Анализ настроений может быть мощным инструментом в мире финансовых..
Этика машинного обучения в эпоху LLM: важность прозрачных и выборочных обучающих данных
По мере того как большие языковые модели становятся все более мощными, становится все более важным обеспечить, чтобы модели вели себя так, чтобы они соответствовали ожиданиям не только инженеров, но и регуляторов. Хотя четкое регулирование может появиться позже, тем временем можно предпринять шаги для обеспечения этики машинного обучения, как отметил Алекс Карп в REAIM. Модель НЛП так же хороша, как и данные Давайте сделаем шаг назад и посмотрим, как возникают все эти опасения по поводу..
Расстояние между вложениями слов с учетом веса
Разница между ОМУ и СУ-ОМУ В предыдущем рассказе я представил Расстояние для перемещения слов (WMD) , которое измеряет расстояние между встраиваемыми словами. Вы можете заметить, что между словами нет механизма взвешивания. Как взвешивание помогает в задачах НЛП? Таким образом, Huang et al. предложил усовершенствование и назвал расстояние контролируемого перемещения слов (S-WMD). Знакомство с дистанцией контролируемого перемещения слов (S-WMD) До введения встраивания слов..
Верно, неверно, нейтрально: учат машины понимать слова, а не просто их читать.
Профессор Сэм Боуман и компания создают мульти-жанровый корпус для естественного языкового вывода. Хотя обработка естественного языка (НЛП) добилась значительных успехов за последние несколько лет, до какой степени алгоритм НЛП может понимать человеческие предложения помимо поверхностного чтения? Хотя они могут с помощью вычислений идентифицировать, считать или выдавать отдельные слова, фразы и предложения, могут ли они уловить значение слов, которые они обрабатывают? Эти вопросы..
Как работает самовнимание с представлениями относительного положения
Вступление Эта статья основана на статье Шоу и др., Озаглавленной Самовнимание с репрезентациями относительной позиции . В документе были представлены альтернативные способы кодирования позиционной информации во входной последовательности внутри преобразователя. В частности, он модифицировал механизм самовнимания Трансформера, чтобы эффективно учитывать относительные расстояния между элементами последовательности. Моя цель - объяснить основные аспекты этой статьи таким образом, чтобы..