RS
Привет!
Кто-нибудь занимался обработкой татарского языка? Посоветуйте, пожалуйста, материалы и инструменты для изучения
Кто-нибудь занимался обработкой татарского языка? Посоветуйте, пожалуйста, материалы и инструменты для изучения
Size: a a a
2020 May 05
SV
всем привет. пытаюсь послать данные с ардуино в просессинг
SV
но получаю нули
SV
данные с ардуино не равны 0
A1
Это чат не про Arduino Processing.
SV
Это чат не про Arduino Processing.
извените
JK
Всем привет. Только начал осваивать nlp. У меня много вопросов накопилось, но я задам один.
В книге "прикладной анализ текстовых данных на python" в главе о подготовке текста говорится, что в тексте надо сначало выделить абзацы, потом предложения. На хабре и других ресурсах токенизация и лемматизация текста идет сразу, без предварительного разбиения на абзацы и предложения. Какой подход более эффективный?
Моя задача: тематическое моделирование медиатекстов.
На входе - полученный в результате парсинга текст новостной статьи в str.
Модель LDA
В книге "прикладной анализ текстовых данных на python" в главе о подготовке текста говорится, что в тексте надо сначало выделить абзацы, потом предложения. На хабре и других ресурсах токенизация и лемматизация текста идет сразу, без предварительного разбиения на абзацы и предложения. Какой подход более эффективный?
Моя задача: тематическое моделирование медиатекстов.
На входе - полученный в результате парсинга текст новостной статьи в str.
Модель LDA
D(
Всем привет. Только начал осваивать nlp. У меня много вопросов накопилось, но я задам один.
В книге "прикладной анализ текстовых данных на python" в главе о подготовке текста говорится, что в тексте надо сначало выделить абзацы, потом предложения. На хабре и других ресурсах токенизация и лемматизация текста идет сразу, без предварительного разбиения на абзацы и предложения. Какой подход более эффективный?
Моя задача: тематическое моделирование медиатекстов.
На входе - полученный в результате парсинга текст новостной статьи в str.
Модель LDA
В книге "прикладной анализ текстовых данных на python" в главе о подготовке текста говорится, что в тексте надо сначало выделить абзацы, потом предложения. На хабре и других ресурсах токенизация и лемматизация текста идет сразу, без предварительного разбиения на абзацы и предложения. Какой подход более эффективный?
Моя задача: тематическое моделирование медиатекстов.
На входе - полученный в результате парсинга текст новостной статьи в str.
Модель LDA
В тематическом моделировании документ обычно представлен тупо мешком слов, без учёта их порядка и отношений между ними.
Поэтому, кажется, границы абзацев и предложений для конкретно этой задачи никаким образом не используются.
Поэтому, кажется, границы абзацев и предложений для конкретно этой задачи никаким образом не используются.
AC
Всем привет. Только начал осваивать nlp. У меня много вопросов накопилось, но я задам один.
В книге "прикладной анализ текстовых данных на python" в главе о подготовке текста говорится, что в тексте надо сначало выделить абзацы, потом предложения. На хабре и других ресурсах токенизация и лемматизация текста идет сразу, без предварительного разбиения на абзацы и предложения. Какой подход более эффективный?
Моя задача: тематическое моделирование медиатекстов.
На входе - полученный в результате парсинга текст новостной статьи в str.
Модель LDA
В книге "прикладной анализ текстовых данных на python" в главе о подготовке текста говорится, что в тексте надо сначало выделить абзацы, потом предложения. На хабре и других ресурсах токенизация и лемматизация текста идет сразу, без предварительного разбиения на абзацы и предложения. Какой подход более эффективный?
Моя задача: тематическое моделирование медиатекстов.
На входе - полученный в результате парсинга текст новостной статьи в str.
Модель LDA
Может все же задача состоит в тематической классификации текстов?
JK
Может все же задача состоит в тематической классификации текстов?
да, и я решил это делать с помощью тематического моделирования.
Есть альтернативные варианты? я был бы очень признателен если бы вы подсказали, в каком направлении двигаться:)
Есть альтернативные варианты? я был бы очень признателен если бы вы подсказали, в каком направлении двигаться:)
JK
В тематическом моделировании документ обычно представлен тупо мешком слов, без учёта их порядка и отношений между ними.
Поэтому, кажется, границы абзацев и предложений для конкретно этой задачи никаким образом не используются.
Поэтому, кажется, границы абзацев и предложений для конкретно этой задачи никаким образом не используются.
спасибо!
AC
В направлении алгоритмов классификации, а не тематического моделирования, если выборка новостей уже размечена и есть список тем, с новостями думаю все данные есть.
JK
В направлении алгоритмов классификации, а не тематического моделирования, если выборка новостей уже размечена и есть список тем, с новостями думаю все данные есть.
Хорошо, спасибо!
A
A = torch.tensor([1,2])
B = torch.tensor([[1,2],[2,4]])
print(A+B)
OUT:
tensor([[2, 4],
[3, 6]])
Q:
Почему Torch не ругается? Или это не матрицы? Всем спасибо!
B = torch.tensor([[1,2],[2,4]])
print(A+B)
OUT:
tensor([[2, 4],
[3, 6]])
Q:
Почему Torch не ругается? Или это не матрицы? Всем спасибо!
m
векторизация наверное
m
с бродкастом
rb
Всем привет! Как вы думаете, как бы лучше перевести на русской язык seq2seq? Диплом пишу, ломаю голову
V
Всем привет! Как вы думаете, как бы лучше перевести на русской язык seq2seq? Диплом пишу, ломаю голову
Я в своём дипломе так и писал, но сделал сноску как термин с расшифровкой "последовательность в последовательность" и далее по википедии
Как результат - прокатило))
Как результат - прокатило))
rb
Я в своём дипломе так и писал, но сделал сноску как термин с расшифровкой "последовательность в последовательность" и далее по википедии
Как результат - прокатило))
Как результат - прокатило))
спасибо! последовательность в последовательность конечно так странно звучит, не могу смириться. но так наверное и поступлю :)
V
У многих терминов нет и вряд ли будет русская адаптация, причём только ради дипломов/диссертаций это уж точно никто не будет делать)