natural-language पर टैग किए गए जवाब

क्रॉस-एन्ट्रापी और पेप्लेक्सिटी के बीच संबंधों को समझने की कोशिश करना। सामान्य तौर पर एक मॉडल M , Perplexity (M) = 2 ^ एन्ट्रॉपी (M) के लिए । क्या यह रिश्ता सभी अलग-अलग एन-ग्रामों, यानी यूग्राम, बिग्राम आदि के लिए है?

10 natural-language  entropy  perplexity 

पैकेज removeSparseTermsसे फ़ंक्शन के दस्तावेज़ीकरण के अनुसार tm, यह वही है जो स्पार्सिटी की आवश्यकता है: A term-document matrix where those terms from x are removed which have at least a sparse percentage of empty (i.e., terms occurring 0 times in a document) elements. I.e., the resulting matrix contains only …

10 r  text-mining  natural-language 

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

मेरी पाठ्यपुस्तक आईडी को रूप में सूचीबद्ध करती है जहांlog(1+Nnt)log(1+Nnt)log(1+\frac{N}{n_t}) NNN : दस्तावेजों की संख्या ntntn_t : टर्म वाले दस्तावेजों की संख्याttt विकिपीडिया इस सूत्र को वास्तविक संस्करण के रूप में सूचीबद्ध करता है । जो मैं समझता हूं: यह से होता है जो सहज ज्ञान युक्त लगता है। लेकिन …

9 text-mining  natural-language  smoothing 

मेरा प्रश्न आम तौर पर एकवचन मूल्य अपघटन (एसवीडी) पर है, और विशेष रूप से अव्यक्त अर्थ सूचकांक (एलएसआई) पर। कहो, मेरे पास है Aword×documentAword×document A_{word \times document} जिसमें 7 दस्तावेजों के लिए 5 शब्दों की आवृत्तियों शामिल हैं। A = matrix(data=c(2,0,8,6,0,3,1, 1,6,0,1,7,0,1, 5,0,7,4,0,5,6, 7,0,8,5,0,8,5, 0,10,0,0,7,0,0), ncol=7, byrow=TRUE) rownames(A) <- …

9 r  svd  natural-language  latent-semantic-indexing 

मुझे यकीन नहीं है कि यह प्रश्न यहां पूरी तरह से उचित है, यदि नहीं, तो कृपया हटाएं। मैं अर्थशास्त्र में एक स्नातक छात्र हूं। एक प्रोजेक्ट के लिए जो सामाजिक बीमा में मुद्दों की जांच करता है, मेरे पास बड़ी संख्या में प्रशासनिक मामले की रिपोर्ट (> 200k) तक …

9 machine-learning  data-mining  econometrics  text-mining  natural-language 

मैंने शुरू में स्टैक ओवरफ्लो पर यह पूछा था और इस साइट पर भेजा गया था, इसलिए यहां दिया गया है: मैं सामग्री-चयन / निष्कर्षण आधारित दस्तावेज़ संक्षेप के कुछ अनसुने तरीकों को लागू कर रहा हूं और मैं इस बात को लेकर असमंजस में हूं कि मेरी पाठ्यपुस्तक "लॉग-लाइबिलिटी …

9 natural-language  text-summarization 

मैं पाठ पर भावुक विश्लेषण करना चाहता हूं, कई लेखों के माध्यम से चला गया हूं, उनमें से कुछ "Naive Bayes" का उपयोग कर रहे हैं और अन्य "Recurrent Neural Network (LSTM)" हैं , दूसरी तरफ मैंने भावना विश्लेषण के लिए एक पायथन लाइब्रेरी देखी है जो nltk है। यह …

8 machine-learning  neural-networks  python  natural-language