विषयावरील प्रकाशने 'nlp'
नियमित अभिव्यक्तींवर ताणतणाव थांबवा
त्याऐवजी या लायब्ररीसह वाचनीय अभिव्यक्ती तयार करा
रेग्युलर एक्सप्रेशन्स हे स्ट्रिंग्स/नमुने आहेत जे इनपुट टेक्स्टशी जुळू शकतात. ते मूलतः "स्टीफन क्लीन इन द 1950 मध्ये" बेल लॅबमध्ये शोधले गेले होते परंतु आता ते बहुतेक आधुनिक कोड संपादक आणि प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये उपलब्ध आहेत.
रेग्युलर एक्स्प्रेशन्स (ज्याला RegEx असेही म्हणतात) विविध कारणांसाठी वापरले जाऊ शकतात. उदाहरणार्थ, माहिती पुनर्प्राप्ती (IR) मध्ये एक सामान्य कार्य म्हणजे मजकूराच्या तुकड्यात ईमेल पत्त्यांशी जुळणारी अभिव्यक्ती..
एका दिवसापेक्षा कमी वेळेत सुरवातीपासून युरोपियन भाषा डिटेक्टर तयार करा!
लँग्वेज डिटेक्शन हे मशिन लर्निंगमध्ये नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) चे एक विकसित क्षेत्र आहे आणि म्हणूनच साहित्य आणि ऑन-लाइनमध्ये अनेक अल्गोरिदम आणि API उपलब्ध आहेत. तथापि, यापैकी काही अल्गोरिदम कमी मेमरी आणि स्पीड CPU वर चालवण्यामुळे विशेषत: त्यांचे स्वतःचे तयार करण्याचा किंवा विद्यमान कोड सुधारित करण्याचा प्रयत्न करणार्‍या विकासकांसाठी आव्हानांचा योग्य वाटा मिळू शकतो. मी एक अतिशय सोपा परंतु कार्यक्षम अल्गोरिदम एकत्र ठेवण्यास सक्षम आहे जे खूप चांगले कार्य करते आणि खूप उच्च अचूकता आहे...
सुरवातीपासून भाष्य प्लॅटफॉर्म तयार करणे
Argilla वापरून एक भाष्य मंच तयार करणे
परिचय
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) प्रकल्पांसाठी दर्जेदार डेटा सुनिश्चित करण्यासाठी भाष्ये महत्त्वपूर्ण आहेत. कोणत्याही डेटासेटवर कार्यक्षमतेने भाष्य करण्यासाठी एक सोपा आणि अंतर्ज्ञानी वापरकर्ता इंटरफेस प्रदान करणे ही प्रकल्पाची मूळ कल्पना आहे.
प्लॅटफॉर्ममध्ये दोन API आहेत, एक अंतर्ग्रहण स्तरासाठी आणि दुसरा सर्व्हिंग लेयरसाठी, इतर अनुप्रयोगांसह एकत्रीकरण प्रक्रिया सुलभ करण्यासाठी. अंतर्ग्रहण API चा वापर प्लॅटफॉर्मवर डेटा आणि भाष्ये अपलोड..
नैसर्गिक भाषेच्या प्रक्रियेत स्पष्टीकरण करण्यायोग्य AI ची जटिलता समजून घेणे
स्पष्टीकरण करण्यायोग्य AI (XAI) चा समावेश कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) च्या झपाट्याने विकसित होत असलेल्या क्षेत्रात, विशेषत: नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) क्षेत्रात एक महत्त्वपूर्ण उपक्रम म्हणून उदयास आला आहे. AI मॉडेल कसे निर्णय घेतात हे समजून घेणे हे सर्वोच्च प्राधान्य बनले आहे कारण ही मॉडेल्स अधिक क्लिष्ट होत आहेत आणि वाढत्या आव्हानात्मक नोकऱ्या हाताळण्यास सक्षम आहेत. या लेखात, आम्ही NLP मधील स्पष्टीकरणीय AI ची संकल्पना, त्याचे महत्त्व, आव्हाने आणि संभाव्य उपायांचा अभ्यास करू.
अलिकडच्या..
चरण-दर-चरण डिस्टिलिंग: पेपर पुनरावलोकन
स्टेप बाय स्टेप डिस्टिलिंग : पेपर रिव्ह्यू
एलएलएम कॉम्प्रेशनमधील सर्वात अलीकडील आणि नाविन्यपूर्ण पद्धतींपैकी एक शोधत आहे
लेखक
ही ब्लॉग पोस्ट "मार्सेलो पॉलिटी" आणि "विजयश्री अय्यर" यांनी लिहिलेली आहे.
परिचय
आजकाल, मोठ्या भाषेचे मॉडेल बरेच प्रमुख आहेत. AI संशोधनातील अलीकडील ट्रेंडने असे दर्शवले आहे की मोठ्या LM मध्ये शून्य-शॉट सामान्यीकरण क्षमता आणि उदयोन्मुख/सामान्य तर्क क्षमता आहे . सध्या, भाषेतील सर्वात मोठ्या मॉडेलपैकी एक 540B PaLM मॉडेल आहे. कंपन्यांना लार्ज लँग्वेज..
NLP सह अॅड्रेस एक्स्ट्रॅक्शन आणि पार्सर
परिचय
कच्च्या डेटामधून पत्ता काढणे हे व्यवसाय आणि संस्थांसाठी एक मौल्यवान साधन आहे ज्यांना मोठ्या प्रमाणात लिखित डेटाची प्रक्रिया करणे आवश्यक आहे, जसे की पावत्या किंवा ग्राहक संप्रेषण. ऑटो अॅड्रेस एक्स्ट्रॅक्शन सिस्टम हे एक साधन आहे जे आपोआप अनस्ट्रक्चर्ड टेक्स्टमधून पत्ते काढते आणि ओळखते. हे रस्त्यांची नावे, शहराची नावे आणि पोस्टल कोड यासारखी संबंधित माहिती ओळखते आणि काढते. काढलेले पत्ते नंतर विविध कार्यांसाठी वापरले जाऊ शकतात, जसे की जिओकोडिंग, पत्ता पडताळणी आणि डेटा विश्लेषण...
प्रोग्रॅमॅटिक लेबलिंग — लेबलिंग फंक्शन्सचे एकत्रीकरण
बहुसंख्य मत वापरून लेबलिंग फंक्शन्सच्या समूहातून अनेक लेबल्स विलीन करण्याचा सोपा दृष्टीकोन.
ही प्रक्रिया extr-ds लायब्ररी ( Github Repository ) वर अवलंबून असते.
pip install extr-ds
साधे बहुसंख्य मत
लेबलिंग फंक्शन्सच्या गटामध्ये कोणते लेबल असावे हे मोजण्याची आणि निर्धारित करण्याची सोपी पद्धत.
ज्या प्रकरणांमध्ये मत बरोबरीत आहे, त्यामध्ये सर्वाधिक भारित स्कोअर असलेले लेबल जिंकते— += weight * (confidence[i] * 1) .
ज्या प्रकरणांमध्ये भारित स्कोअर अद्याप बद्ध आहे, एक लेबल फक्त परत..
