Нейросети. Обработка естественного языка. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

      Анализ социальных медиа: Помогает в анализе обсуждений организаций, событий и персон в социальных сетях.

      Автоматическое создание баз данных: Позволяет автоматически заполнять базы данных или справочники данными из текстовых источников.

      Именованные сущности – это ключевой элемент для понимания и анализа текстовых данных, и их извлечение с помощью нейросетей существенно улучшает возможности автоматической обработки текста в различных областях, включая информационный поиск, анализ социальных медиа и автоматическое создание баз данных.

      8. Автоматическая суммаризация:

      Автоматическая суммаризация – это задача, в которой нейросети могут создавать краткие и информативные резюме больших текстовых документов. Этот процесс позволяет выделить наиболее важные и значимые аспекты текста, удалив при этом избыточную или менее важную информацию. Автоматическая суммаризация имеет ряд важных применений:

      1. Обзоры новостей: Новостные агентства и интернет-платформы могут использовать автоматическую суммаризацию, чтобы предоставлять читателям краткие обзоры главных событий и новостей из различных источников.

      2. Анализ научных статей: Исследователи и ученые могут использовать автоматическую суммаризацию для быстрого изучения содержания научных статей и исследований, что помогает в научной работе и литературном обзоре.

      3. Извлечение ключевых моментов из текста: Автоматическая суммаризация может быть полезной для выявления ключевых фактов, событий или информации из текста, что упрощает принятие решений и анализ текстовых данных.

      Использование нейросетей для автоматической суммаризации позволяет создавать более точные и информативные краткие версии текста, что может быть очень полезно в областях, где требуется обработка и анализ больших объемов текстовой информации.

      9. Чат-боты:

      Чат-боты – это компьютерные программы, которые разработаны для автоматического взаимодействия с пользователями на естественном языке. Они могут выполнять разнообразные задачи, от ответов на часто задаваемые вопросы до выполнения более сложных функций, таких как заказ продуктов или бронирование билетов. Нейронные сети играют ключевую роль в разработке и функционировании чат-ботов. Рассмотрим подробнее об их применении:

      1. Архитектуры нейронных сетей в чат-ботах**:

      – Рекуррентные нейронные сети (RNN): RNN часто используются в чат-ботах для обработки последовательности вопросов и ответов. Они могут хранить контекст предыдущих вопросов и использовать этот контекст для формирования более информативных ответов.

      – Сверточные нейронные сети (CNN): CNN могут использоваться для обработки текста, выявления ключевых фраз и выделения важных элементов в тексте.

      – Трансформеры, такие как BERT или GPT, стали популярными в чат-ботах благодаря своей способности учитывать контекст и генерировать более человекоподобные ответы.

      2. Обучение нейронных сетей для чат-ботов:

      – Обучение СКАЧАТЬ