http://www.nltk.org/NLTK 是一個主流用於自然語言處理的 Python 庫 import nltk nltk.download() p...
https://zh.wikipedia.org/wiki/Tesseracthttps://help.ubuntu.com/community/OCR imp...
空頭不死,多頭不止;多頭不死,空頭不止不詳 在股票市場中,人人著稱的一句話:「空頭不死,多頭不止;多頭不死,空頭不止。」意思是,如果股價在下降的趨勢時中,如...
Github, Over Engineering 礙於篇幅緣故,過多細節的部分,會挑重點講述,如有疑問歡迎留言討論 昨天我們有提到,從功能、應用端思考缺少哪些資...
Github, Over Engineering 礙於篇幅緣故,過多細節的部分,會挑重點講述,如有疑問歡迎留言討論 當原始資料透過爬蟲抓下來,並存入資料庫後,一...
Dialogflow 官方列出的三大案例分享,分別是KLM航空,達美樂和Ticketmaster,這三間公司都是跨國企業,擁有相當龐大的產品客戶。 三種案例也分...
毫無疑問,為了在亞馬遜上獲得可觀的利潤,選擇最佳的銷售產品至關重要。為了找出哪種產品賣得最好,我們需要進行產品研究以了解市場。在本文中,我將討論5個技巧,這些技...
總結與心得 本來想分兩個段落來寫總結和心得,只是寫著寫著發現,這兩個段落相輔相成。這次我的主題是關於我個人非常喜歡的自然語言處理,儘管內容沒有太多涉入當今的st...
在夜城,不要相信任何人,受到背叛也是自己的錯...琦薇《電馭叛客:邊緣行者》 我很喜歡賽博龐克風格的相關作品,像是銀翼殺手、攻殼機動隊,都是我很愛的作品。最...
Github, Over Engineering 礙於篇幅緣故,過多細節的部分,會挑重點講述,如有疑問歡迎留言討論 今天會總結一下資料前處理的部分,程式碼的部分...
除了考慮字母出現的機率和在各種長度中各個字母出現的機率,今天我們也把字母的排列順序列入考量。例如,我們看到一個字 m _ s s,我們知道他有很高的機率會是母音...
大家好~今天內容都不會寫到程式喔~市面上還有許多自然語言處理的服務,不過今天先來簡單認識一下 Dialogflow ES 吧! 前言 假如今天我們想詢問天氣如何...
第一種猜字方法:隨機猜字 為了設下一個基準,我們先設計一種AI方法--每次從26個字母中隨機選取一個字母來猜。這裡我先將26個字母存到 list 中,再用 nu...
借用google的翻譯功能 from googletrans import Translator 主模組參數設定 class tesserectOCR():...
任務簡介 意圖分析, 表示 ⇒ 輸入文字敘述, 要分類文字屬於何種意圖 sample: "i dont like my current insuran...
如果我能看得更遠,那是因為站在巨人的肩膀上。牛頓 經過了前幾天的旅程,相信大家對於運用在自然語言處理的神經網路,應該已經有了一定程度的認識。神經網路是深度學...
記憶是個很奇妙的東西。他並不如我想像中那樣運作的。我們太受限於時間了,尤其是時間的順序...《異星入境》Louise Banks 昨天我們剛介紹完循環神經網...
今日大綱 自然語言處理步驟 Bag of Words( BOW) TF-IDF(Term frequency-Inverse document frequen...
對啊,這也是一種世界。也是我心中的可能性。現在的我並不只是我,還可以有很多種自我。《新世紀福音戰士》碇真嗣 循環神經網路(Recurrent Neural...
前篇提到Samatha的運作原理與可能使用的AWS服務,今天續提她與Theodore在工作使用系統上的相似之處。某種程度上Spike Jonze是否也是在暗喻科...
因為一直以來在學校裡接收到的東西都還是學術導向居多,對於業界到底怎麼應用 NLP 技術,讓它落地,更甚至是以此獲利都不慎了解。因此六月多的時候發現卓騰在招實...
今天沒有引言,但是有梗圖 前天的文章介紹了基本的循環神經網路RNN,但RNN的致命缺點是容易導致梯度下降或是梯度爆炸。為了要解決這個問題,必須在以下兩點...
那今天就先從AIGCA.I. generate content AI生成內容開始介紹有時候可能會看到Generate AI 簡寫Gen AI 都是指生成式AI...
"Transformer模型" 是一種深度學習架構,最初由Google於2017年提出。它是一種用於處理序列數據的神經網絡架構,特別在自然語...
延續上一篇( 連結 ) 做法,我們換一個資料庫,試試看NLP BM25 的搜尋功能如何。資料庫來源:COVID-19 metadata.csv downloa...
Transformer 模型架構主要由兩個區塊組成,左側是 Encoder(編碼器),右側是 Decoder(解碼器) (這邊先簡單說明,下一章節回詳細解析兩...
以上圖出自李謦伊 今天我們要細講 Transformer 模型架構的 Decoder(解碼器) 的部分,也就是圖中的右半部,這邊會說明它跟 Encoder 的...
今天我們要細講 Transformer 模型架構的 Encoder(編碼器) 的部分,也就是圖中的左半部,那我們就一一剖析裡面的每一層在做哪些事情 以上圖出自...
主題建模 確定它分析的每個文本或文檔中的主題 從整體文本數據推斷主題集群 將包含類似主題集群的文本或文檔組合在一起 文本聚合 將包含相似主題的文字或文件組...
Hugging Face 是甚麼 Hugging Face 是一家軟體公司和開源社區,專注於自然語言處理和人工智慧領域的研究和開發。該社區成立於2016年,以其...