Perguntas com a marcação «word-embeddings»

Embedding de palavras é o nome coletivo para um conjunto de modelagem de linguagem e técnicas de aprendizagem de recursos em PNL, onde as palavras são mapeadas para vetores de números reais em um espaço dimensional baixo, em relação ao tamanho do vocabulário.

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Qual é a melhor entrada para o Word2Vec?
Isso é mais como uma pergunta geral da PNL. Qual é a entrada apropriada para treinar uma incorporação de palavras, ou seja, Word2Vec? Todas as frases pertencentes a um artigo devem ser um documento separado em um corpus? Ou cada artigo deve ser um documento no referido corpus? Este é …
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aumentar o mapa de calor marítimo
Crio um corr()df a partir de um df original. O corr()df saiu 70 X 70 e é impossível de visualizar o mapa de calor ... sns.heatmap(df). Se eu tentar exibir corr = df.corr(), a tabela não se encaixa na tela e posso ver todas as correlações. É uma maneira de …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
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Existem bons modelos de linguagem prontos para uso em python?
Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
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Como o word2vec pode ser usado para identificar palavras invisíveis e relacioná-las a dados já treinados
Eu estava trabalhando no modelo word2vec gensim e achei realmente interessante. Estou interessado em descobrir como uma palavra desconhecida / invisível, quando verificada com o modelo, poderá obter termos semelhantes do modelo treinado. Isso é possível? O word2vec pode ser ajustado para isso? Ou o corpus de treinamento precisa ter …
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Problema de classificação de texto: Word2Vec / NN é a melhor abordagem?
Estou procurando projetar um sistema que, com um parágrafo de texto, possa categorizá-lo e identificar o contexto: É treinado com parágrafos de texto gerados pelo usuário (como comentários / perguntas / respostas) Cada item do conjunto de treinamento será marcado com. Assim, por exemplo ("categoria 1", "parágrafo de texto") Haverá …
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Quantos dados de treinamento o word2vec precisa?
Eu gostaria de comparar a diferença entre a mesma palavra mencionada em diferentes fontes. Ou seja, como os autores diferem no uso de palavras mal definidas, como "democracia". Um breve plano foi Pegue os livros que mencionam o termo "democracia" como texto simples Em cada livro, substitua democracypordemocracy_%AuthorName% Treine um …
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Como superar os diferentes comprimentos dos exemplos de treinamento ao trabalhar com Incorporações de Palavras (word2vec)
Estou trabalhando na análise de sentimentos sobre tweets usando o word2vec como representação de palavras. Eu treinei meu modelo word2vec. Mas quando vou treinar meu classificador, enfrento o problema de que cada tweet tem tamanho diferente e o classificador (RandomForest) precisa que todos os exemplos sejam do mesmo tamanho. Atualmente, …
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