В современном мире форма данных меняется наиболее быстро. Большая часть данных сегодня представляет собой неструктурированные данные, состоящие из датчиков, текстовых файлов, аудио- и видеофайлов и т. д. Текстовый анализ — это способ для исследователей извлечь из него больше семантической информации. В НЛП одним из способов представления слов в виде вектора для анализа текста является встраивание слов. Цель этой статьи — понять, как использовать встраивание слов при создании..

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..

Если вы работали с любым типом обработки текста, вам было бы известно о встраивании слов с помощью любой из популярных реализаций, таких как GloVe , word2vec , fastText . Эти вложения полезны только для операций на уровне слов, иногда нам может понадобиться изучить вложения для предложений или, как правило, текста, превышающего длину слова. В этом посте мы рассмотрим кодирование предложений с помощью универсального кодировщика предложений . Этот модуль является частью..