An introduction to natural language processing

媒体意见分析器 主要目的是帮助来自世界各地的科学家从社交媒体评论中评估和分析社会观点。想法是使用文本嵌入算法对注释进行矢量化，然后将其用于聚类，分类，动态分析以及与参考文本的相似度比较。该方法已在Reddit平台上的数据上进行了测试。 储存库结构 文件夹 描述 预处理 预处理从Reddit下载的数据 网路应用程式 streamlit web_app 伯特 测试sBert：矢量化，分类，cos_sim，聚类 doc2vec 测试doc2vec：矢量化，分类，cos_sim 使用 测试USE：矢量化

本文来自于简书，本文通过介绍LanguageModel，怎么实现以及应用，诠释了如何用RNN建立LanguageModel生成文本。LanguageModel是NLP的基础，是语音识别,机器翻译等很多NLP任务的核心。参考：实际上是一个概率分布模型P，对于语言里的每一个字符串S给出一个概率P(S)。我们先训练一个语言模型，然后用它来生成句子。感兴趣的话可以去这里看完整代码。我们要做的是，用RNN通过隐藏层的反馈信息来给历史数据xt,xt?1,...,x1建模。例如，输入一个起始文本：'inpal

本文来自于简书，本文通过介绍 LanguageModel，怎么实现以及应用，诠释了如何用RNN建立 LanguageModel生成文本。 LanguageModel是NLP的基础，是语音识别,机器翻译等很多NLP任务的核心。 参考：实际上是一个概率分布模型P，对于语言里的每一个字符串S