Dodatkowa analiza NLP

Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego w R

Kasey Jones

Research Data Scientist

BERT i ERNIE

Czym jest:

  • BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
  • Model stosowany w uczeniu transferowym do zadań NLP
  • jest wstępnie trenowany na danych bez etykiet w celu tworzenia reprezentacji języka
  • wymaga niewielkich ilości danych z etykietami do trenowania dla konkretnego zadania

Do czego służy:

  • zadania nadzorowane
  • tworzenie cech dla modeli NLP

ERNIE: Enhanced Representation through kNowledge IntEgration

Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego w R

Rozpoznawanie nazwanych encji

Czym jest:

  • klasyfikuje nazwane encje w tekście
  • Przykłady: imiona, lokalizacje, organizacje, wartości

Do czego służy:

  • wyodrębnianie encji z tweetów
  • wspomaganie silników rekomendacji
  • algorytmy wyszukiwania
Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego w R

Oznaczanie części mowy

Czym jest:

  • oznaczanie słów ich częścią mowy
    • rzeczowniki, czasowniki, przymiotniki itp.

Jak jest stosowane:

  • wspomaga analizę sentymentu
  • tworzy cechy dla modeli NLP
  • rozszerza wiedzę modelu o każdym słowie w tekście

Feature Engineering for NLP in Python

Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego w R

Podsumowanie.

Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego w R

Preparing Video For Download...