nlp

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    나는 tensorflow에 의해 tflearn의 lstm imdb example을 구현하고 있습니다. tflearn 모델처럼 동일한 데이터 세트, 아키텍처 및 하이퍼 매개 변수 (포함 크기, 최대 길이 등)를 사용했지만 모델의 성능이 tflearn 예보다 좋지 않습니다 (10 기 이후, 내 모델에 약 52 % 정도의 정확도를 보였으 나 80 % 정도의 정확

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    GloVe를 처음 사용했습니다. 나는 그들의 웹 사이트에 주어진대로 그들의 demo.sh을 성공적으로 달렸다. 데모를 실행 한 후에 나는 vocab, vectors 등과 같이 몇 개의 파일을 만들었지 만, 우리는 어떤 파일을 사용해야하는지, 그리고 가장 비슷한 단어를 찾는 데 사용하는 방법을 설명하는 문서는 없습니다. 따라서 GloVe에서 가장 유사한 단어

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    나는 프랑스어의 텍스트에 NLTK word_tokenize를 사용하기 위해 노력하고있어 워킹되지 않습니다 이 txt = ["Le télétravail n'aura pas d'effet sur ma vie"] print(word_tokenize(txt,language='french')) 가 인쇄해야합니다 : ['Le', 'télétravail', 'n'

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    이 프로세스가 파이썬으로 또는 전혀 작동하지 않게 만드는 방법을 찾으려고 시도합니다. 기본적으로, 나는 줄로 나뉘어 진 정말 긴 텍스트 파일을 가지고있다. 모든 x 개의 줄 수는 주로 대문자 인 줄입니다.이 줄은 대략 해당 구역의 제목이어야합니다. 이상적으로는 제목과 그 이후의 모든 내용을 제목을 파일 이름으로 사용하여 텍스트 파일로 이동하는 것이 좋습니다

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    나는을 사용하여 힌디어 언어의 데이터를 학습하고 태그를 지정했습니다. 나는 사용하여 술래를 실행 udpipe --tag model.output 하이 UD-test.conllu 완벽하게 잘 작동 및 명령 줄에서 출력을 표시 . 이 출력을 파일에 어떻게 써야합니까?

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    Dialogflow bot 프레임 워크와 Rasa nlu bot 프레임 워크의 차이점 NLP를 지원하는 시장에서 사용할 수있는 다른 오픈 소스 프레임 워크는 무엇입니까?

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    저는 파이썬에서 채팅 봇을 개발 중입니다. 데이터가 4 가지로 설정되어 있습니다. 필자는 tfidf와 sklearn 라이브러리를 사용하여 4 개의 훈련 된 인 텐트 중 하나에서 입력 텍스트를 분류하는 분류자를 작성했습니다. 나는 항상 쓰레기 텍스트 그것의 의도를 예측하는 경우 사용자가이 api.ai에서하는 것처럼 이제 대체 의도를 반환해야하는 4 개 의도

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    왜 NLTK의 word_tokenizer가 문자열 "this 's"를보고이를 "this" "" ""s "로 분할하는지 이해하는 데 문제가 있습니다. 나는 "테스트의"와 함께 테스트했습니다 그리고이 잘 작동합니다. "결과"로 테스트했을 때 아포스트로피가 다시 분리되었습니다. 이것은 아포스트로피로 일어날 특별한 일입니까?

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    번역을 위해 원래 어구를 얻는 방법은 apertium 번역기에 있습니까? I.E. phrase: { original: { Hola, buenos días}, translated: {Hello, good morning} } 번역을 개선하기위한 메커니즘을 만들기 위해서는 다음과 같이하십시오.

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    각 열이 공백으로 분리 된 긴 문자열 목록 인 팬더 데이터 프레임이있는 곳에 문제가 있습니다. 다음은 샘플 데이터 프레임 열입니다. [ "{ 'type':", "text/html", ","language ":", "None", "base": " 'https://www.google.com/alerts/feeds/04514242672909724721/77121