Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données.
introduction
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le jeton est passé à NLP pour avoir une idée de ce que les utilisateurs demandent
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- résumé
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Classement de texte
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Ces règles linguistiques artisanales contiennent des utilisateurs pour définir une liste de mots caractérisés par des groupes, un vecteur représente la fréquence des mots dans un dictionnaire prédéfini à partir d'une liste de mots. un vecteur représente la fréquence des mots dans un dictionnaire prédéfini à partir d'une liste de mots: un vecteur représente la fréquence des mots dans un dictionnaire prédéfini à partir d'une liste de mots, un vecteur représente la fréquence des mots dans un dictionnaire prédéfini à partir d'une liste de mots.
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C'est la meilleure méthode pour implémenter la classification de texte
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Incorporation de mots
C'est la meilleure méthode pour implémenter la classification de texte. L'incorporation traduit les vecteurs de réservation dans un espace de faible dimension qui préserve les relations sémantiques. L'incorporation traduit les vecteurs de réservation dans un espace de faible dimension qui préserve les relations sémantiques. L'incorporation traduit les vecteurs de réservation dans un espace de faible dimension qui préserve les relations sémantiques:
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L'incorporation traduit les vecteurs de réservation dans un espace de faible dimension qui préserve les relations sémantiques
L'incorporation traduit les vecteurs de réservation dans un espace de faible dimension qui préserve les relations sémantiques. Le but du modèle de langage probabiliste est de calculer la probabilité d'une phrase à partir d'une séquence de mots. Par exemple, Le but du modèle de langage probabiliste est de calculer la probabilité d'une phrase à partir d'une séquence de mots “une” Le but du modèle de langage probabiliste est de calculer la probabilité d'une phrase à partir d'une séquence de mots “une” il est 0.00013131 pourcent.
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en cours d'analyse
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Nous couvrirons également l'introduction d'un classificateur de sentiment LSTM bidirectionnel. ¿Lo que es realmente difícil es comprender lo que se dice en una conversación escrita o hablada? Comprender libros y artículos extensos es aún más difícil. La semántica es un proceso que busca comprender el significado lingüístico mediante la construcción de un modelo del principio que el hablante utiliza para transmitir significado. Se ha utilizado en análisis de comentarios de clientes, análisis de artículos, détection de fausses nouvelles, análisis semántico, etc.
Aplicación de ejemplo
Aquí está el ejemplo de código:
Importando la biblioteca necesaria
# It is defined by the kaggle/python Docker image: https://github.com/kaggle/docker-python # For example, here's several helpful packages to load import numpy as np # algèbre linéaire importer des pandas au format pd # traitement de l'information, E/S de fichier CSV (par exemple. pd.read_csv) # Input data files are available in the read-only "../saisir/" annuaire # For example, running this (by clicking run or pressing Shift+Enter) will list all files under the input directory import os for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/input'): for filename in filenames: imprimer(os.path.join(dirname, nom de fichier)) # You can write up to 20GB to the current directory (/kaggle/working/) that gets preserved as output when you create a version using "Save & Run All" # You can also write temporary files to /kaggle/temp/, but they won't be saved outside of the current session #Importing require Libraries import os import matplotlib.pyplot as plt import nltk from tkinter import * import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set() import scipy import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import tensorflow_datasets as tfds from tensorflow.python import keras from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Intégration, LSTM from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_report
Descargando el archivo necesario
# this cells takes time, please run once # Split the training set into 60% et 40%, so we'll end up with 15,000 examples # for training, 10,000 examples for validation and 25,000 examples for testing. original_train_data, original_validation_data, original_test_data = tfds.load( nom="imdb_reviews", split=('train[:60%]', 'train[60%:]', 'test'), as_supervised=True)
Obtener el índice de palabras de los conjuntos de datos de Keras
#tokanizing by tensorflow word_index = tf.keras.datasets.imdb.get_word_index( chemin="imdb_word_index.json"
)
Dans [8]:
{k:v for (k,v) dans word_index.items() dans word_index.items < 20}
Dehors[8]:
{'avec': 16, 'je': 10, 'comme': 14, 'ce': 9, 'est': 6, 'dans': 8, dans word_index.items: 18, 'de': 4, 'cette': 11, 'une': 3, 'pour': 15, dans word_index.items: 7, 'les': 1, 'était': 13, 'et': 2, 'à': 5, dans word_index.items: 19, dans word_index.items: 17, 'cette': 12}
dans word_index.items
dans word_index.items, dans word_index.items
dans word_index.items
dans word_index.items
dans word_index.items
dans word_index.items
Noter: dans word_index.items.
dans word_index.items, dans word_index.items Dépôt GitHub.
En conclusion, dans word_index.items. La PNL a un effet considérable sur la façon dont vous analysez les textes et la parole. La PNL a un effet considérable sur la façon dont vous analysez les textes et la parole. La PNL a un effet considérable sur la façon dont vous analysez les textes et la parole. La PNL a un effet considérable sur la façon dont vous analysez les textes et la parole. La PNL a un effet considérable sur la façon dont vous analysez les textes et la parole.
