nlp

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    Pos 태그를 사용하거나 체크 아웃 할 수있는 리소스를 알고있는 것과 같은 로그 선형 모델의 시간 복잡성에 대한 단서가있는 사람이 있습니까?

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    나는 트위터 데이터에 대한 정서 분석을하고있다. 나는 Naive Bayes, Multinomial NB, Bernoulli NB, Semi-supervised NB와 같은 Naive Bayes 모델을 몇 가지 시도해 보았습니다. 여기 내 질문은 성능을 향상시키기 위해 두 가지 방법으로 모델을 결합 할 수있는 방법이 있는지 이해하는 것입니다. NB + MNB

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    Chatbot은 IBM bulemix를 사용하여 1 학년 학생의 사용자 조회에 응답하도록 개발되었습니다. "잎의 라이프 사이클은 얼마입니까?"라는 질문이 제기되었다고 가정 해 봅시다. 현재 Chatbot에는 리프, 라이프 사이클 등과 관련된 엔티티가 없습니다. Chatbot은 위 쿼리를 관련없는 엔티티로 식별합니다. 위의 경우 Watson 지식 API를 호

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    내가이 명령을 사용 : "gcloud ml의 언어 분석 구문 --language = PT-BR --content ="Capítulo " 이 오류 얻을 : 을 ERROR : (gcloud.ml.language.analyze-syntax) 유효한 7 비트 ASCII가 아니기 때문에 명령 줄 인수 [--content = Cap \ xedtulo]를 읽지 못했습니

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    tl;에서 단어 루트 (보조 정리) 및 품사 (POS) 태그에서 완전히 구성된 단어 "텍스트"를 가져 오십시오. 단어 기반 및 품사 태그를 완전히 수정 된 방법 워드? 같은 예를 들어 뭔가 : getText('easy', 'adjective', 'superlative') --> 'easiest' getText('eat', 'verb', '3rd-person

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    텍스트 분류에 관한 모델을 개선하려고합니다. [(u'spring', 386), (u'https', 341), (u'com', 317), (u'pr', 313), (u'for the', 285), (u'the pr', 208), (u'need', 196), (u'session', 164), (u'jp', 158), (u'png', 156), (u'upda

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    에서 개별 단어를 라벨 기계를 훈련하기 : 가. "나는 인도가 오늘은 일주일 동안 미국에 헤딩하고 떠납니다." "나는 인도에서 미국으로 여행을하고있다" 가 나는 위치를 추출하는 적응의 NER을 사용하고 있습니다 "소스" 로 "대상"과 인도로 미국에 레이블을 할 수있는 기계를 훈련해야합니다. 교육 세트를 만들고 훈련하는 방법은 어떻게해야합니까? 내 특성 벡터

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    누구나 NLP와 mongodb 데이터베이스의 통합을 완료 했습니까? 현재 자연어로 엔티티를 식별하는 데 사용할 수있는 여러 API가 있습니다. 기본 요구 사항은 쿼리를 생성하는 것입니다. 감사합니다, Jalpesh

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    에서 같은 뿌리에서 파생 된 경우 나 함수 True 때 word1 및 word2이 같은 어근에서 파생 된 두 개의 영어 단어를 반환 same_base(word1, word2)을 쓰고 싶습니다 결정. 나는 단어가 여러 가지 감각을 가질 수 있다는 것을 알고있다. 알고리즘이 지나치게 복잡해지기를 원하면 가능하면 언제든지 True을 반환하고 같은 위치에서 나온

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    문자열의 각 문자를 모든 알파벳으로 바꾸고 최근에 해당 문자로 작업하도록 목록에 저장하고 싶습니다. NLP 프로젝트 예를 들어 는 var='abc' 출력 내가 파이썬이 할 수있는 방법 ['bbc','cbc','dbc','ebc',...,'aac','acc','adc','aec',...,'aba','abb','abd','abe'...] 기대? 감사합니