nlp

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    私はテンソルフローによってtflearnのlstm imdb exampleを実装しています。 tflearnモデルと同じデータセット、アーキテクチャ、ハイパーパラメータ(埋め込みサイズ、文章の長さなど)を使用しましたが、私のモデルのパフォーマンスはtflearnの例より劣ります(10エポック後、約52%の精度であり、例は80%近くであった)。 例の適切なパフォーマンスを達成するためのアドバイスを

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    GloVeを初めて使用しています。彼らのウェブサイトに記載されているとおり、私は正常にdemo.shを実行しました。デモを実行した後、私はvocab、vectorsなどのようにいくつかのファイルを作成しました。しかし、どのファイルを使用する必要があり、最も類似した単語を見つけるためにどのようなファイルを使用するかについて記述しているものはありません。 したがって、私はGloVeで(コサイン類似性を

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    このプロセスをPythonで動作させるか、まったく動作させる方法を見つけようとします。基本的に、私は本当に長いテキストファイルをラインに分割しています。 x行にはすべて、主に大文字の行があります。大まかに、その特定のセクションのタイトルにする必要があります。理想的には、タイトルとそのすべてをファイルの名前としてタイトルを使用してテキストファイルに入れたいと思っています。この場合、多くのタイトルがそ

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    私はUD Pipeを使用して、ヒンディー語のデータを訓練しタグ付けしています。 私は完全に正常に動作し、コマンドラインで出力を表示 udpipe --tag model.output HI-UD-test.conllu を使用してタグ付けを実行します。この出力をファイルに書き込むにはどうすればよいですか?

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    DialogflowボットフレームワークとRasa nluボットフレームワークの違いは何ですか?NLPサポートで市場に出ている他のオープンソースフレームワークはありますか?

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    私はPythonでチャットボットを開発しています。私は4つのインテントのデータセットを持っています。私は、tfidfとsklearnライブラリを使用して4つの訓練されたインテントの1つに入力テキストを分類するための分類器を構築することができました。 しかし、私は、ユーザーがそれらの4人の意図の外に何かを要求した場合、私は常にゴミのテキスト、それの意図を予測するとき、それはapi.ai今 でないよう

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    なぜNLTKのword_tokenizerが文字列 "this's"を参照し、それらをまとめて保存するのではなく "this" "" "s"に分割するのかを理解することに問題があります。私は "テストの"とテストして、これはうまく動作します。私が「結果」でテストしたところ、アポストロフィを再び分割しました。これは単なるアポストロフィで起こることでしょうか?

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    オリジナルのフレーズを取得する方法はありますか? I.E. phrase: { original: { Hola, buenos días}, translated: {Hello, good morning} } 翻訳を改善するためのメカニズムを作るには、その必要があります。

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    各列が空白で分割された長いリストのpandasデータフレームを持つ問題があります。 ["{'type':"、 "text/html"、 "、" language ":" None "、" base ":"、 "私がする必要がどのようなたとえば「https://www.google.com/alerts/feeds/04514242672909724721/7712142301995898267」、

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    これは私の最初の投稿/質問はここにstackoverflowです! (タプル内のリストに含まれている)絵文字を置き換えるときに問題が発生します。ここでは、コードは次のようになります。 emoticons = [('SMILE',[':-)', ':)', '(:', '(-:']), ('LAUGH',[':-D', ':D', 'X-D', 'XD', 'xD']), (