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प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कंप्यूटर विज्ञान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और भाषा विज्ञान का एक क्षेत्र है, जो कंप्यूटर और मानव (प्राकृतिक) भाषाओं के बीच की बातचीत से संबंधित है। जैसे, एनएलपी मानव-कंप्यूटर संपर्क के क्षेत्र से संबंधित है। एनएलपी में कई चुनौतियों में प्राकृतिक भाषा समझ शामिल है, अर्थात्, कंप्यूटर को मानव या प्राकृतिक भाषा इनपुट से अर्थ प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, और अन्य में प्राकृतिक भाषा पीढ़ी शामिल है।

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Word2Vec बनाम सेंटेंस 2Vec बनाम Doc2Vec
मैं हाल ही में मामले में आए Word2Vec , Sentence2Vec और Doc2Vec और उलझन के रूप में मैं वेक्टर शब्दों के नया हूँ की तरह। क्या कोई सरल शब्दों में इन विधियों में अंतर को विस्तृत कर सकता है। प्रत्येक विधि के लिए सबसे उपयुक्त कार्य क्या हैं?

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वाक्य समानता के लिए सर्वश्रेष्ठ व्यावहारिक एल्गोरिदम
मेरे पास दो वाक्य हैं, S1 और S2, दोनों में एक शब्द गणना है (आमतौर पर) 15 से नीचे। सबसे व्यावहारिक रूप से उपयोगी और सफल (मशीन लर्निंग) एल्गोरिदम क्या हैं, जो संभवतः लागू करना आसान है (तंत्रिका नेटवर्क ठीक है, जब तक कि आर्किटेक्चर Google इंसेप्शन के रूप में …

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एनएलपी - एक रोक शब्द क्यों "नहीं" है?
मैं विषय मॉडलिंग करने से पहले स्टॉप शब्द हटाने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने देखा कि कुछ नकारात्मक शब्दों (नहीं, नहीं, कभी नहीं, कोई भी नहीं ..) को आमतौर पर शब्दों को रोकने के लिए माना जाता है। उदाहरण के लिए, एनएलटीके, स्पाइस और स्केलेर में उनके स्टॉप शब्द …

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विशाल डेटा के लिए अजगर में टी-स्नेन कार्यान्वयन की गति में सुधार
मैं 200 आयामों ( doc2vec) के साथ लगभग 1 मिलियन वैक्टर पर आयामी कटौती करना चाहूंगा । मैं इसके लिए मॉड्यूल TSNEसे कार्यान्वयन का उपयोग कर रहा हूं sklearn.manifoldऔर प्रमुख समस्या समय जटिलता है। यहां तक ​​कि method = barnes_hut, संगणना की गति अभी भी कम है। कुछ समय के …

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सीबॉर्न हीटमैप को बड़ा करें
मैं corr()एक मूल df से df बनाता हूं । corr()Df बाहर 70 एक्स 70 में आया और यह हीटमैप कल्पना करने के लिए असंभव है ... sns.heatmap(df)। अगर मैं प्रदर्शित करने की कोशिश करता हूं corr = df.corr(), तो तालिका स्क्रीन पर फिट नहीं होती है और मैं सभी सहसंबंधों …
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 

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एनएलपी - क्या गजेटियर एक धोखा है?
एनएलपी में, वहाँ की अवधारणा है Gazetteerजो एनोटेशन बनाने के लिए काफी उपयोगी हो सकती है। जहां तक ​​मैं समझता हूं: एक गजेटियर में ऐसी सूचियों का एक समूह होता है, जैसे शहरों, संगठनों, सप्ताह के दिनों इत्यादि के नाम शामिल होते हैं। इन सूचियों का उपयोग पाठ में इन …

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दस्तावेजों से पाठ के अधिकांश जानकारीपूर्ण भागों को निकालें
क्या पाठ के उस हिस्से को निकालने के बारे में कोई लेख या चर्चा है जो वर्तमान दस्तावेज़ के बारे में सबसे अधिक जानकारी रखता है। उदाहरण के लिए, मेरे पास एक ही डोमेन से दस्तावेजों का एक बड़ा कोष है। पाठ के कुछ हिस्से हैं जो महत्वपूर्ण जानकारी रखते …
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शब्द-आधारित और चार-आधारित पाठ पीढ़ी RNN के बीच क्या अंतर है?
आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के साथ पाठ पीढ़ी के बारे में पढ़ते हुए मैंने देखा कि कुछ उदाहरणों को शब्द और दूसरों के चरित्र द्वारा पाठ शब्द उत्पन्न करने के लिए कार्यान्वित किया गया था, वास्तव में ऐसा क्यों किए बिना। तो, RNN मॉडल के बीच अंतर क्या है जो पाठ …

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दो शब्दों के बीच समानता
मैं एक पायथन लाइब्रेरी की तलाश कर रहा हूं जो मुझे दो शब्दों या वाक्यों के बीच समानता की पहचान करने में मदद करती है। मैं ऑडियो टू टेक्स्ट रूपांतरण कर रहा हूं, जिसके परिणामस्वरूप एक अंग्रेजी शब्दकोश या गैर शब्दकोश शब्द होगा (यह एक व्यक्ति या कंपनी का नाम …
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वाक्य समानता भविष्यवाणी
मैं निम्नलिखित समस्या को हल करने के लिए देख रहा हूं: मेरे पास मेरे डेटासेट के रूप में वाक्यों का एक सेट है, और मैं एक नया वाक्य टाइप करने में सक्षम होना चाहता हूं, और यह वाक्य ढूंढना चाहता हूं कि नया डेटासेट में सबसे समान है। एक उदाहरण …

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पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल भार के साथ एक नया शब्द 2vec मॉडल कैसे शुरू करें?
मैं Word2vector मॉडल का उपयोग और प्रशिक्षण के लिए अजगर में जेनसिम लाइब्रेरी का उपयोग कर रहा हूं। हाल ही में, मैं अपने मॉडल के वज़न को कुछ पूर्व-प्रशिक्षित वर्ड 2vec मॉडल जैसे (GoogleNewDataset pretrained मॉडल) के साथ शुरू करने पर विचार कर रहा था। मैं इसके साथ कुछ हफ़्ते …

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एनएलपी में वर्गीकरण प्रक्रिया में पार्स के पेड़ों से आम तौर पर किन विशेषताओं का उपयोग किया जाता है?
मैं विभिन्न प्रकार के पार्स ट्री संरचनाओं की खोज कर रहा हूं। दो व्यापक रूप से ज्ञात पार्स ट्री संरचनाएं हैं एक) संविधान आधारित पार्स ट्री और बी) निर्भरता आधारित पार्स ट्री संरचनाएं। मैं स्टैनफोर्ड एनएलपी पैकेज का उपयोग करके दोनों प्रकार के पार्स ट्री संरचनाओं को उत्पन्न करने में …

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डीप लर्निंग में 1D कन्वेंशनल लेयर क्या है?
मुझे 2D या 3D कार्यान्वयन के मामले में इमेज प्रोसेसिंग के लिए डीप लर्निंग में भूमिका की परतों की एक अच्छी समझ है - वे "बस" छवियों में 3 डी पैटर्न (3 डी के मामले में चैनलों) को पकड़ने की कोशिश करते हैं। लेकिन हाल ही में मैं नेचुरल लैंग्वेज …

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SQL क्वेरी के लिए प्राकृतिक भाषा
मैं एक सिस्टम "नेचुरल लैंग्वेज को SQL क्वेरी में परिवर्तित करने" पर काम कर रहा हूं। मैंने इसी तरह के सवालों के जवाब पढ़े हैं, लेकिन उस जानकारी को पाने में सक्षम नहीं था जिसकी मुझे तलाश थी। नीचे ऐसी प्रणाली के लिए फ़्लोचार्ट है जो मुझे गरिमा सिंह, अरुण …

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तो क्या LSTM के साथ पकड़ है?
मैं करैस पैकेज के अपने ज्ञान का विस्तार कर रहा हूं और मैं कुछ उपलब्ध मॉडलों के साथ काम कर रहा हूं। मेरे पास एक एनएलपी बाइनरी वर्गीकरण समस्या है जिसे मैं हल करने की कोशिश कर रहा हूं और विभिन्न मॉडल लागू कर रहा हूं। कुछ परिणामों के साथ …

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