তথ্য বিজ্ঞান nlp

1

ওয়ার্ড 2ভেক বনাম সেনটেন্স 2 ভেক বনাম ডক 2ভেক

আমি সম্প্রতি পদ জুড়ে এসেছিল Word2Vec , Sentence2Vec এবং Doc2Vec এবং বিভ্রান্ত হিসাবে আমি ভেক্টর শব্দার্থবিদ্যা নতুন am ধরনের। কেউ কি এই পদ্ধতির পার্থক্যগুলি সহজ কথায় ব্যাখ্যা করতে পারেন? প্রতিটি পদ্ধতির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত কাজগুলি কি কি?

18 machine-learning data-mining clustering nlp unsupervised-learning

5

বাক্যটির মিলের জন্য সেরা ব্যবহারিক অ্যালগরিদম

আমার দুটি বাক্য রয়েছে, এস 1 এবং এস 2, উভয়ই 15 এর নীচে শব্দের গণনা (সাধারণত) থাকে। সর্বাধিক ব্যবহারিকভাবে কার্যকর এবং সফল (মেশিন লার্নিং) অ্যালগরিদমগুলি কী কী, যা সম্ভবত কার্যকর করা সহজ (নিউরাল নেটওয়ার্ক ঠিক আছে, যদি না গুগল ইনসেপশন ইত্যাদির মতো স্থাপত্যটি জটিল না হয়)। আমি একটি অ্যালগরিদম খুঁজছি …

18 nlp clustering word2vec similarity

1

এনএলপি - "স্টপ" শব্দটি কেন নয়?

আমি টপিক মডেলিংয়ের আগে স্টপ শব্দগুলি সরিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করছি। আমি লক্ষ্য করেছি যে কিছু প্রত্যাখ্যানমূলক শব্দগুলি (না, কখনও নয়, কিছুই নয় ..) সাধারণত স্টপ শব্দ হিসাবে বিবেচিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, এনএলটিকে, স্পেসি এবং স্কেলারন তাদের স্টপ ওয়ার্ড তালিকায় "না" অন্তর্ভুক্ত করে। তবে, যদি আমরা নীচের এই বাক্যগুলি থেকে "না" সরিয়ে …

18 nlp topic-model sentiment-analysis

4

বিশাল ডেটার জন্য পাইথনে টি-স্নে বাস্তবায়নের গতি উন্নত করুন

আমি 200 টি মাত্রা ( doc2vec) সহ প্রায় 1 মিলিয়ন ভেক্টরগুলিতে মাত্রিকতা হ্রাস করতে চাই । আমি এর জন্য মডিউল TSNEথেকে বাস্তবায়নটি ব্যবহার করছি sklearn.manifoldএবং প্রধান সমস্যাটি সময় জটিলতা is এমনকি method = barnes_hut, গণনার গতি এখনও কম। কিছু সময় এমনকি এটি মেমরির বাইরে চলে যায়। আমি এটিকে 130 জি …

18 python bigdata nlp scikit-learn dimensionality-reduction

5

সামুদ্রিক হটম্যাপটি আরও বড় করুন

আমি corr()একটি আসল df এর বাইরে একটি df তৈরি করি । corr()Df প্রয়োগ আউট 70 এক্স 70 এসে তা হিটম্যাপ ঠাহর করা অসম্ভব ... sns.heatmap(df)। যদি আমি এটি প্রদর্শনের চেষ্টা করি corr = df.corr(), টেবিলটি স্ক্রিনের সাথে খাপ খায় না এবং আমি সমস্ত সম্পর্কিততা দেখতে পাচ্ছি। dfএটির আকার নির্বিশেষে পুরো …

17 visualization pandas plotting machine-learning neural-network svm decision-trees svm efficiency python linear-regression machine-learning nlp topic-model lda named-entity-recognition naive-bayes-classifier association-rules fuzzy-logic kaggle deep-learning tensorflow inception classification feature-selection feature-engineering machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding nlp text-mining nlp rnn python neural-network feature-extraction machine-learning predictive-modeling python r linear-regression clustering r ggplot2 neural-network neural-network training python neural-network deep-learning rnn predictive-modeling databases sql programming distribution dataset cross-validation neural-network deep-learning rnn machine-learning machine-learning python deep-learning data-mining tensorflow visualization tools sql embeddings orange feature-extraction unsupervised-learning gan machine-learning python data-mining pandas machine-learning data-mining bigdata apache-spark apache-hadoop deep-learning python convnet keras aggregation clustering k-means r random-forest decision-trees reference-request visualization data pandas plotting neural-network keras rnn theano deep-learning tensorflow inception predictive-modeling deep-learning regression sentiment-analysis nlp encoding deep-learning python scikit-learn lda convnet keras predictive-modeling regression overfitting regression svm prediction machine-learning similarity word2vec information-retrieval word-embeddings neural-network deep-learning rnn

2

এনএলপি - গেজেটিয়ার কি প্রতারণা?

এনএলপিতে এমন একটি ধারণা রয়েছে Gazetteerযা টীকাগুলি তৈরি করতে বেশ কার্যকর হতে পারে। আমি যতটুকু বুঝি: একটি গেজেটিয়ারে শহরগুলির, সংস্থাগুলি, সপ্তাহের দিন ইত্যাদির মতো সত্তার নাম সম্বলিত তালিকার একটি সেট থাকে These n এই তালিকাগুলিকে এই নামগুলি টেক্সটে eg n উদাহরণ হিসাবে ব্যবহার করা হয়, উদাহরণস্বরূপ নামকৃত সত্তার স্বীকৃতি দেওয়ার …

16 nlp named-entity-recognition

2

নথিগুলি থেকে পাঠ্যের সর্বাধিক তথ্যপূর্ণ অংশগুলি বের করুন

বর্তমান নথির সর্বাধিক তথ্য ধারণ করে এমন কোনও অংশের টেক্সট উত্তোলন সম্পর্কিত কোনও নিবন্ধ বা আলোচনা রয়েছে? উদাহরণস্বরূপ, একই ডোমেন থেকে আমার কাছে ডকুমেন্টের একটি বৃহত কর্পস রয়েছে। পাঠ্যের কিছু অংশ রয়েছে যা একক দস্তাবেজ কী সম্পর্কে মূল তথ্য ধারণ করে। আমি সেই অংশগুলির কয়েকটি বের করতে এবং সেগুলি পাঠ্যের …

16 nlp text-mining

3

শব্দ ভিত্তিক এবং চর-ভিত্তিক পাঠ্য উত্পন্ন আরএনএনগুলির মধ্যে পার্থক্য কী?

পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে পাঠ্য প্রজন্ম সম্পর্কে পড়ার সময় আমি লক্ষ্য করেছি যে কিছু উদাহরণ শব্দ এবং অন্যের অক্ষরে অক্ষর অনুসারে পাঠ্য শব্দ উত্পন্ন করার জন্য বাস্তবে কেন তা উল্লেখ না করে প্রয়োগ করা হয়েছিল । সুতরাং, RNN মডেলের যে পাঠ্য ভবিষ্যদ্বাণী করা এর মধ্যে পার্থক্য কি প্রতি শব্দ ভিত্তি …

15 machine-learning neural-network nlp rnn

4

দুটি শব্দের মধ্যে মিল

আমি একটি পাইথন গ্রন্থাগার সন্ধান করছি যা আমাকে দুটি শব্দ বা বাক্যের মধ্যে মিল খুঁজে পেতে সহায়তা করে। আমি অডিওতে পাঠ্য রূপান্তর করব যা এর ফলে কোনও ইংরেজি অভিধান বা নন অভিধানের শব্দ (গুলি) হবে (এটি কোনও ব্যক্তি বা সংস্থার নাম হতে পারে) এর পরে, আমার এটি একটি পরিচিত শব্দ …

15 nlp nltk

5

বাক্যটির মিলের পূর্বাভাস

আমি নিম্নলিখিত সমস্যাটি সমাধান করতে চাইছি: আমার ডেটাসেট হিসাবে বাক্যগুলির একটি সেট রয়েছে এবং আমি একটি নতুন বাক্য টাইপ করতে সক্ষম হতে চাই এবং ডেটাসেটে নতুনটি সর্বাধিক অনুরূপ বাক্যটি সন্ধান করতে চাই। একটি উদাহরণ দেখতে হবে: নতুন বাক্য: " I opened a new mailbox" ডেটাসেটের ভিত্তিতে পূর্বাভাস: Sentence | Similarity …

15 python nlp scikit-learn similarity text

4

প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল ওজন সহ একটি নতুন ওয়ার্ড টুভেল মডেলকে কীভাবে সূচনা করবেন?

ওয়ার্ড টু ওয়েક્ટર মডেলটি ব্যবহার এবং প্রশিক্ষণের জন্য আমি পাইথনে জেনসিম লাইব্রেরিটি ব্যবহার করছি। সম্প্রতি, আমি কিছু প্রাক প্রশিক্ষিত ওয়ার্ড টু ওয়েভ মডেল (গুগল নিউডাটাসেট প্রিটেইনড মডেল) দিয়ে আমার মডেল ওজন সূচনা করার দিকে তাকিয়ে ছিলাম। আমি কয়েক সপ্তাহ ধরে এটির সাথে লড়াই করে যাচ্ছি। এখন, আমি সবেমাত্র অনুসন্ধান করেছি …

14 python nlp word-embeddings word2vec gensim

2

এনএলপিতে শ্রেণিবিন্যাস প্রক্রিয়াতে পার্স গাছ থেকে সাধারণত কোন বৈশিষ্ট্য ব্যবহৃত হয়?

আমি বিভিন্ন ধরণের পার্স গাছের কাঠামো অন্বেষণ করছি। দুটি বহুল পরিচিত পার্স গাছের কাঠামো হ'ল ক) নির্বাচনী কেন্দ্র ভিত্তিক পার্স ট্রি এবং খ) নির্ভরতা ভিত্তিক পার্স গাছের কাঠামো। স্ট্যানফোর্ড এনএলপি প্যাকেজ ব্যবহার করে আমি উভয় প্রকারের পার্স গাছের কাঠামো উত্পন্ন করতে সক্ষম am তবে আমার শ্রেণিবিন্যাস কার্যের জন্য কীভাবে এই …

13 machine-learning nlp feature-selection feature-extraction

1

ডিপ লার্নিংয়ে 1D কনভোলিউশনাল স্তর কী?

আমার 2 ডি বা 3 ডি বাস্তবায়নের ক্ষেত্রে ইমেজ প্রসেসিংয়ের জন্য ডিপ লার্নিংয়ে কনভোলশনাল স্তরগুলির ভূমিকা এবং প্রক্রিয়া সম্পর্কে ভাল ধারণা রয়েছে - তারা "সহজভাবে" চিত্রগুলিতে 2 ডি প্যাটার্ন ধরার চেষ্টা করে (3 ডি ক্ষেত্রে ক্ষেত্রে 3 চ্যানেলে)। তবে সম্প্রতি আমি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণের প্রসঙ্গে 1D কনভ্যুশনাল স্তরগুলিতে ঝাঁপিয়েছি, যা …

13 deep-learning nlp convolution

3

এসকিউএল কোয়েরিতে প্রাকৃতিক ভাষা

আমি একটি সিস্টেম "এসকিউএল কোয়েরিতে প্রাকৃতিক ভাষায় রূপান্তর" বিকাশের কাজ করছি been আমি অনুরূপ প্রশ্নগুলির উত্তরগুলি পড়েছি, তবে আমি যে তথ্যটি খুঁজছিলাম তা পেতে সক্ষম হয়েছি। গারিমা সিংহ, অরুণ সোলঙ্কি দ্বারা রিলেশনাল ডেটাবেসগুলির জন্য এসকিউএল কোয়েরিতে অন অ্যালগরিদম থেকে প্রাকৃতিক ভাষায় রূপান্তরিত করার জন্য আমি অ্যালগরিদম থেকে প্রাকৃতিক ভাষায় রূপান্তরিত …

13 machine-learning nlp sql natural-language-process

1

তাহলে এলএসটিএম এর সাথে কী ধরা পড়ে?

আমি কেরাস প্যাকেজ সম্পর্কে আমার জ্ঞানটি প্রসারিত করছি এবং আমি উপলভ্য কয়েকটি মডেলের সাথে কৌশলটি চালাচ্ছি। আমার একটি এনএলপি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা রয়েছে যা আমি সমাধান করার চেষ্টা করছি এবং বিভিন্ন মডেল প্রয়োগ করছি। কিছু ফলাফল নিয়ে কাজ করার পরে এবং এলএসটিএম সম্পর্কে আরও বেশি কিছু পড়ার পরে, দেখে মনে …

12 neural-network nlp lstm recurrent-neural-net

প্রশ্ন ট্যাগ «nlp»