Нет данных? Без проблем! На помощь приходят модели классификации текста с нулевым выстрелом. В августе 2019 года команда из Пенсильванского университета предложила способ предварительной подготовки моделей логического вывода на естественном языке в качестве моделей классификации текста с нулевым выстрелом [1]. Затем Facebook AI доработал и выпустил модель bart-large , оптимизированную для этой задачи, которую мы будем использовать в этом руководстве [2]. Цель Мы завершим..

Фонд классификации текстов (NLP) Целью этого руководства является объяснение математической конструкции теоремы Байеса на наглядном примере. Давайте начнем. История — Ваши ежегодные оценочные рейтинги Считайте, что вы являетесь частью инновационной команды в вашей организации. За последние десять лет вашей службы вы шесть лет лидировали в рейтинге . Учитывая, что оценки этого года не за горами, вам любопытно, станете ли вы снова лучшим оценщиком или нет. В то время как..

Знаете ли вы, что J.K. Роулинг обвинили в краже слова «магглы». Автору «Кодекса да Винчи» Дэну Брауну предъявили иск за не буквальное нарушение авторских прав, и что предполагалось, что Дневники Гитлера 1983 года были написаны самим Адольфом Гитлером, в то время как доказательства подтверждали обратное? Многие подобные "литературные" затруднения проверяются лингвистами-экспертами, поскольку анализ и категоризация дискурсов довольно сложны, зависят от предметной области и весьма..

Простые методы редактирования текста могут значительно повысить производительность для небольших наборов данных. Увеличение данных обычно используется в компьютерном зрении. В режиме зрения вы почти наверняка можете перевернуть, повернуть или отразить изображение, не рискуя изменить исходную этикетку. Однако с обработкой естественного языка (НЛП) дело обстоит совершенно иначе. Изменение одного слова может изменить значение всего предложения. Поэтому мы не можем придумать простых..

Введение В этом посте мы собираемся обсудить, как классифицировать текст с помощью наивного байесовского классификатора. Наивные байесовские классификаторы в совокупности представляют собой группу классификационных алгоритмов . Это основано на теореме Байеса. Это не просто один алгоритм, а семейство алгоритмов. Все алгоритмы взаимно разделяют общий принцип. Например, каждая пара классифицируемых методов свободна друг от друга. Наивный байесовский классификатор — это простой..