Краткое содержание этой архивной статьи за 2018 год. Задача: Представляет анализ внутренней работы сверточных нейронных сетей (CNN) для обработки текста. Краткое введение в модель: CNN изначально были изобретены для компьютерного зрения, они известны своей высокой производительностью при выполнении задач NLP (обработка естественного языка) даже при рассмотрении относительно простых однослойных моделей. Способность CNN интерпретировать модели может быть использована для..

О чем это? Это руководство по созданию простого веб-сервиса RESTful классификации по теме/предмету для заданного текстового контента с использованием различных подходов машинного обучения в Python. Я реализовал два подхода к Python для решения этой проблемы. Для того, чтобы сравнить производительность, качество и точность. Первый подход: техника Paragraph2Vec в библиотеке Gensim . Второй подход: нейронная сеть (были реализованы как RNN / Bag-Of-Words , так и CNN ) методы в..

Жуткое электронное письмо с отказом. К этому моменту я к этому уже привык. Это было так, как если бы я подал заявление о приеме на работу, чтобы получить отказ. За всю свою карьеру я получил много писем с отказами. Поначалу я очень разочаровывался, когда получал письмо с отказом. Но со временем я вроде как привык к ним. Фактически, в настоящее время я стараюсь наслаждаться творчеством команды HR, читая письма с отказами. Большинство HR стараются сделать так, чтобы это звучало как можно..

Анализ настроений или анализ мнений - это анализ эмоций, стоящих за словами, с помощью обработки естественного языка и машинного обучения. В связи с тем, что все меняется в Интернете, бренды и компании уделяют первостепенное внимание отзывам клиентов, и в связи с этим анализ настроений стал активной областью исследований в течение последних 10 лет. Компании вкладывают огромные средства в разработку эффективного классификатора настроений. Для чего нужен детальный анализ..