Публикации по теме 'computational-linguistics'


Я не бот!
Привет! Меня зовут Сара, и этот первый пост просто для того, чтобы сказать вам всем, что я не бот! Я только начал этот проект, чтобы рассказать о своем учебном приключении, чтобы стать программистом, аналитиком данных и вычислительным лингвистом! Пожелай мне удачи.

НГ21. Вопросительные, полярные и про-наречия
Анализ NG теперь применяется к вопросам "да/нет" и к вопросам с как , почему , когда , где и т. д. — т.е. где ответ будет дополнением, а не аргументом предиката (как в случае с кто или что ). В отступлении делается вывод о том, что все вспомогательные глаголы можно рассматривать как одно и то же с целью присвоения аргументов основным глаголам - не только в вопросах, но и во всех предложениях. Неро…? Полярный (да/нет) вопросительный образован вспомогательным. (38) Нерон..

Обзор автоматического обнаружения сарказма: опрос
Важность и использование анализа настроений растет с каждым днем, поскольку компании и предприятия используют его для улучшения своих услуг, отслеживая удовлетворенность, поведение и потребности клиентов с течением времени, что дает им представление о своих собственных клиентах и ​​продуктах. Тем не менее, есть несколько проблем с определением точной полярности настроений от отрицания и сарказма до спама и фейка. Автоматическое обнаружение сарказма — важный шаг для правильного..

Полезность функций, основанных на встраивании слов
Обнаружение сарказма уже много лет является ключевой проблемой НЛП. Его значение связано с его влиянием на анализ настроений, поскольку сарказм может изменить полярность предложения. В этом блоге я привожу очень краткое изложение статьи « Являются ли функции Word Embedded полезными для обнаружения сарказма?» , написанной Joshi et al. (2016) [1]. Методы, основанные на правилах, такие как полуконтролируемое сопоставление с образцом, могут привести к упущению тонких форм сарказма, поскольку..

НГ26. Приобретение правил C-коммутации
Network Grammar успешно проанализировала множество предложений. В NG24 мы исследовали механизм C-переключения, от которого зависит большинство анализов. Похоже, NG может обрабатывать любое предложение. NG07 показал, как приобретаются языковые знания. Но скептик может сказать: «Слова S / C / M и правила C / R / C могут быть охвачены принципом «три известных треугольника, один изученный треугольник», но откуда берутся треугольники C / C / C?» Этот пост начинает отвечать на вопрос,..