nlp

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    문서 클러스터링을 위해 Spark에서 여러 텍스트 파일을 읽는 방법?

    문서 클러스터링을 위해 디렉토리에서 여러 텍스트 문서를 읽고 싶습니다. 이를 위해 , 나는 같은 데이터를 읽을 수 : 여기 SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster("local[*]").set("spark.executor.memory", "2g"); JavaSparkConte
    java apache-spark machine-learning nlp hierarchical-clustering 2017-12-12

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    NLTK CorpusReader for インド 언어

    인도 정부 조사 사이트에서 다운로드 한 펀잡 어 (Punjabi) 자료를 분석하기 위해 NLTK를 얻으려고 시도한 스크립트는 Gurmikhi입니다. 나의 주요 목표는 전체 코퍼스에서 단어 빈도 분포를 얻는 것이므로 모든 단어를 토큰 화하는 것이 여기에 있습니다. 내 문제는 어떻게 NLTK 텍스트를 읽고 함께 것으로 보인다 나는 파이썬의 방법에 지어 사용할
    python python-3.x nlp nltk 2017-12-12

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    tfidf 모든 데이터 세트 또는 훈련 데이터

    이 책의 7 장 "TensorFlow 기계 학습 요리 책"데이터 처리에서 저자는 fit_transform scikit의 기능을 사용하여 tfidf 텍스트 훈련 기능을 익히십시오. 작성자는 열차를 분리하고 기능을 테스트하기 전에 모든 텍스트 데이터를 제공합니다. 그것은 진실한 행동입니까 아니면 먼저 데이터를 분리 한 다음 열차에서 tfidf fit_trans
    machine-learning tensorflow scikit-learn nlp tf-idf 2017-12-12

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    부정적인 방법은 gensim에서 모델 성능에 영향을 줍니까?

    나는 논문을 읽고있다. 단어와 구문의 분산 된 표현과 그 구성 성. 매우 재미 있지만 매개 변수 '음수'와 최종 실적 사이의 관계가 궁금합니다. 나는 개인적으로 최종 성과가 어떤 가치까지 음의 증가로 나아질 수 있다고 생각합니다. 우리가 비교를 위해 사용하는 부정적인 표본이 많을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 물론 성능은 어느 시점까지 나아지지 않
    nlp word2vec 2017-12-13

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    문자열의 도시 이름 찾기

    하나 이상의 네덜란드 도시 이름을 포함 할 수있는 문자열 목록 (문장)이 있습니다. 또한 네덜란드 도시 목록과 다양한 철자법이 있습니다. 현재 Python으로 작업하고 있지만 다른 언어의 솔루션도 사용할 수 있습니다. 문장에 언급 된 도시 목록을 검색하는 가장 효과적이고 효율적인 방법은 무엇입니까? 내가 지금 무엇을 문장 목록을 반복하고, 그 루프 내에서,
    python string nlp 2017-12-13

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    라사 코어와 라사 nlu의 차이점

    라사에 대해 Rasa core과 Rasa nlu의 공식 문서에서 이해하려고했지만 많이 추론 할 수 없었습니다. 내가 뭘 이해할 수 있어요 것은 라사 NLU가 이해하고에 두 번째 것은, 거기에 예를 정보 (개체)를 추출 할 텍스트를 처리하는 동안 라사 코어는 conversatation의 흐름을 안내하는 데 사용됩니다 Rasa core에서 chatbot을 빌드
    nlp artificial-intelligence chatbot 2017-12-14

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    LDA에 대한 제안

    텍스트 문서를 묶어서 (약 140 개) 텍스트 분석을 시도하고 있습니다. 사전 처리 및 불필요한 단어 및 불용어 제거 후 각 문서는 약 7000 문장 (nlkt의 sentence tokenizer에 의해 결정됨)을 가지며 각 문장의 평균은 약 17 단어입니다. 내 직업은 해당 문서에서 숨겨진 테마를 찾는 것입니다. 주제 모델링에 대해 생각해 보았습니다. 그
    python-3.x nlp gensim text-analysis 2017-12-15

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    Weka - Classifier가 모든 입력에 대해 동일한 분포를 반환합니다.

    두 클래스 사이에서 텍스트를 분류하기위한 순진한 베이 분류를 만드는 중입니다. 모든 것이 GUI 탐색기에서 훌륭하게 작동하지만 코드에서 다시 만들려고 할 때 어떤 입력을 분류하려고해도 동일한 출력을 얻습니다. 코드 내에서 GUI에서 얻은 것과 동일한 평가 메트릭을 얻었지만 (81 % 정확도), 새 인스턴스를 작성하고 분류 할 때마다 어떤 입력에 관계없이 두
    java nlp weka 2017-12-15

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    Tensorflow raw_rnn 텐서 형상 검색 BATCH x DIM from embedding matrix

    인코더의 각 단계에서 사용자 지정 계산을 수행해야하는 인코더 - 디코더 lstm을 구현하고 있습니다. 그래서 raw_rnn을 사용하고 있습니다. 그러나 시간 단계 에서 Batch x Time steps x Embedding dimensionality이라는 모양의 요소를 액세스 할 때 문제가 발생합니다. 여기 내 설정이다 : import tensorflow
    python machine-learning tensorflow nlp lstm 2017-12-15

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    신경망과 파이썬을 사용하여 텍스트에서 자동으로 부울을 만드는 방법

    텍스트 파일에 다음과 같은 몇 가지 문장이 있습니다. 1) Must have bread and jam in the basket 2) May contain any fruits like (orange, apple, grapes,etc.,) 지금 내가 어떤 방법이이 문장을 이해하고 있어야하고 을 출력을 줄 수 표시된 수 있기 때문에 신경 네트워크의 도움으로
    python neural-network nlp boolean data-science 2017-12-17
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