Каждый год исследователи публикуют в среднем * более 7000 научных работ, в которых признается Wellcome Trust. В наших рекомендациях говорится, что исследователь, финансируемый Wellcome, должен прямо указывать номер гранта во всех результатах исследования. Однако в действительности по крайней мере четверть публикаций, признающих Wellcome, не связаны с номером гранта. Это означает, что при рассмотрении академических результатов нашего портфеля финансирования наши аналитики и менеджеры..

Использование BERTopic для определения наиболее важных тем ML Тематическое моделирование стало популярным методом в области машинного обучения (ML), особенно в области обработки естественного языка (NLP). В этой статье показано, как использовать тематическое моделирование для выявления популярных тем машинного обучения в науке. Поскольку 2022 год только что прошел, давайте воспользуемся этой возможностью, чтобы применить тематическое моделирование к метаданным публикаций за 2022 год,..

Облачный сервис использует BERT для динамического обобщения лекций RESTful-подход на основе Python для предоставления службы обобщения лекций Обобщение текста помогает создать резюме, находя наиболее информативные предложения в отрывке. Этот метод применялся при автоматическом резюмировании текста на лекциях, что стало полезным инструментом для сбора ключевых фраз и предложений для наилучшего представления содержания. Однако в традиционных подходах к резюмированию текста..

О BERT и пойдет речь в этой статье. Я предполагаю, что вы знаете Трансформеров . Трансформатор - это модель самовнимания для обработки последовательного ввода, подобного тому, что делает RNN, но параллельно. Если мы случайным образом инициализируем модель DL для решения задачи НЛП, нам потребуются большие объемы данных и время. Это связано с тем, что наша модель должна изучать сам язык (грамматику, семантику и т. Д.), А также нашу конкретную задачу. Это может дать неоптимальные..

Узнайте больше о члене семьи BERT для тематического моделирования Введение Тематическое моделирование  – это тип задачи обработки естественного языка (NLP), в которой используются неконтролируемые методы обучения для извлечения основных тем некоторых текстовых данных, с которыми мы имеем дело. Слово «Без присмотра» здесь означает, что нет обучающих данных со связанными метками тем. Вместо этого алгоритмы пытаются обнаружить основные закономерности, в данном случае темы,..