Обучение NLP-модели Word2veс на русских текстах с Python
автор рубрика

Обучение NLP-модели Word2veс на русских текстах с Python

Продолжаем решать NLP-задачи на примере корпуса с русскоязычными twitter-постами, на основе которого мы получили датасет [вот здесь]. Сегодня мы расскажем, как построить и обучить свою word2vec-модель Machine Learning, используя Python-библиотеку…

Готовим русские тексты для Machine Learning с Python
автор рубрика

Готовим русские тексты для Machine Learning с Python

В прошлый раз мы разобрали, как обработать текстовые данные с помощью разных Python-библиотек. Сегодня мы расскажем, как с помощью Python подготовить настоящий датасет с разнообразными twitter-постами на русском языке перед созданием модели…

Как работает Word2Vec: нейросети для NLP
автор рубрика

Как работает Word2Vec: нейросети для NLP

Как уже было сказано в прошлый раз, существует несколько видов преобразования слов в числа. Одним из таких NLP-методов является Word Embeddings. В этой статье рассмотрим наиболее популярную разновидность Word Embeddings – нейросеть Word2Vec.…

Задача классификации текстовых данных с word embeddings в TensorFlow
автор рубрика

Задача классификации текстовых данных с word embeddings в TensorFlow

В прошлый раз мы говорили о предварительной обработке и векторизации текстов в NLP. Сегодня рассмотрим, как обучить алгоритмы машинного обучения (Machine Learning) на обработанных и векторизованных данных. Читайте в нашей…

4 метода векторизации текстов
автор рубрика

4 метода векторизации текстов

Обработка естественного языка или NLP (Natural Language Processing) занимается применением алгоритмов Machine Learning для текстовых данных. Как правило, модели машинного обучения работают с числами. В этой статье поговорим о 4-х наиболее применяемых методах для перевода…