Публикации по теме 'text'
Создайте «текст-дифференциатор», используя самую длинную-общую-подпоследовательность.
АЛГОРИТМЫ НА ПРАКТИКЕ
Создайте «текст-дифференциатор», используя самую длинную-общую-подпоследовательность.
.. проблема, применение, решение и реализация!
Проблема:
Давайте сначала посмотрим на основную проблему: пусть X и Y будут двумя произвольными строками длины u и v соответственно. Какая самая длинная общая подпоследовательность (LCS) между X и Y?
Подпоследовательность - это подмножество исходной строки, где все буквы, присутствующие в..
Руководство по OpenAI GPT-2 и как использовать его в Python
Узнайте, как создать собственный текстовый генератор, используя самую передовую в мире платформу НЛП!
«Лучшие экономики мира напрямую связаны с культурой поощрения и положительной обратной связи».
Вы можете догадаться, кто это сказал? Это не был президент или премьер-министр. Это определенно не был ведущий экономист, как Рагурам Раджан. Все из догадок?
Эта цитата была создана машиной! Совершенно верно - модель Обработка естественного языка (NLP) , обученная на платформе..
Создайте детектор фейковых новостей
Что такое фейковые новости? Это сложный вопрос. Это сатира? Это мнения куски? Это фактические неточности?
С распространением социальных сетей и пользовательского контента мы открыли наши демократии и институты для беспрецедентного уровня злоупотреблений, риторики и влияния.
К счастью, мы думаем, что машинное обучение может помочь.
Проблема фейковых новостей может быть разбита на проблему классификации текста. Если упростить задачу, можно создать два или более классов новостей..
Понимание TagSpace - контролируемое изучение встраиваемых слов
Недавно я начал изучать машинное обучение для текста (до сих пор я работал с изображениями), и меня познакомили с StarSpace Facebook. Для тех, кто не знает о StarSpace, вот как это описывает Facebook Research.
StarSpace - это нейронная модель общего назначения для эффективного обучения встраиванию сущностей для решения широкого круга задач.
Одним из вариантов использования, упомянутых в репозитории, является TagSpace для генерации вложений слов / тегов, и именно об этом эта статья...
TensorFlow Model Optimization Toolkit - Целочисленное квантование после обучения
Автор: команда оптимизации модели TensorFlow
С тех пор, как мы представили Model Optimization Toolkit - набор методов, которые могут использовать как новички, так и продвинутые разработчики для оптимизации моделей машинного обучения для развертывания и выполнения, мы упорно трудились, чтобы уменьшить сложность квантования моделей машинного обучения .
Первоначально мы поддерживали квантование после обучения с помощью« гибридных операций », которое квантовало параметры модели (то есть..
Как преобразовать текстовый документ в вектор? Часть - 1
В этой статье мы поговорим о
1. Мешок слов (BoW)
2. Векторизатор TF-IDF.
3. Word2Vec и AvgWord2Vec
4. Встраивание Word2Vec с TF-IDF
Итак, здесь мы не будем вдаваться в математические подробности. Я просто расскажу о частях кода и некоторой информации об этих моделях. Мы будем использовать эту модель после обработки текста, удаления стоп-слов очистки текста и т. Д. Во всем списке документов.
Во-первых, зачем нам эти модели?
Ответ: преобразовать текст в числовой вектор. Но..
SwiftUI: как сделать так, чтобы кнопка "видеть больше" видеть меньше стиля в конце текста?
Xcode 12 - iOS 14
Мы собираемся разделить эту задачу на 2 части.
Определение того, может ли текст поместиться / не может поместиться в заданное количество строк. При нажатии кнопки сбросить счетчик строк для текста. Оценка размера текста, чтобы добавить больше / меньше читать в конце текста в последней строке и обработать сжатие и расширение события щелчка.
Определение того, может ли текст поместиться / не может поместиться в заданное количество строк:
Чтобы оценить, будет ли..
