Помню, как раньше тексты 'читали'... — кракен сайт kr2web in цены

Специализированные задачи / Сентимент-анализ и эмоциональная окраска

Эх, помню еще времена, когда вся эта текстовая аналитика только начиналась. Ну, типа, когда ручками тексты разбирали, искали смыслы, эмоции. Сейчас-то, конечно, всё автоматизировано, нейронки всякие тексты перемалывают, но...
sentiment analysis, text analytics, personal experience

Что-то с моими моделями не так??? — лингвистические сервисы

Практическое применение / Образование и обучение моделей

всем привет. я тут новенький совсем, извините если что не так. начал тут осваивать всякие штуки для обработки естественного языка, ну типа NLP. пытаюсь вот классификацию текстов делать, натренировать модельку. вроде все по...
NLP, классификация текстов, Textocat API, обработка естественного языка, извлечение информации, машинное обучение

Анализатор тональности V.3.1: Замерил — результат так себе — кракен сайт ссылка тор браузере

Общие вопросы и теория / Основы текстовой аналитики

Привет всем. Решил тут протестировать новый движок для анализа тональности, V.3.1. Обещают всякое, но мне интересны чисто технические параметры. Загрузил им датасет из 10 тысяч отзывов о нашем ПО. Интересно было посмотреть,...
текстовая аналитика, лингвистические сервисы, анализ тональности, V.3.1, кракен это современный даркнет, кракен войти

Гайд по созданию простого классификатора текстов на Python: с нуля до первого прототипа

Инструменты и технологии / Разработка собственных инструментов

Вижу, многие хотят попробовать свои силы в NLP, но пугаются масштаба задачи. Смотри, тут логика такая: не нужно сразу строить сложную нейросеть. Давай по порядку, я покажу, как собрать рабочий прототип для классификации текстов...
NLP, классификация текстов, Python

Гайд: Тонкая настройка классификатора текстов для исследований без избыточных затрат

Общие вопросы и теория / Академические исследования и публикации

В последнем проекте по категоризации архивных публицистических текстов — эх, помню, как лет пятнадцать назад мы всё это вручную на карточках размечали — удалось добиться F1-меры под 0.92, не прибегая к тяжёлым трансформерам....
текстовый анализ, классификация текстов, методология, обработка естественного языка

Тот случай, когда NLP меня чуть не сломал...

Общение / Помощь новичкам и FAQ

Решил попробовать текстовый анализ для своего небольшого проекта. Нашел какой-то онлайн сервис, там обещали классификацию текстов по эмоциям – простенький NLP, казалось бы. Загрузил свою статью, пару постов из соцсетей. Жду....
текстовый анализ, NLP, лингвистические сервисы, Textocat API, машинное обучение

Инструмент для аннотации текстов Prodigy — дорого, но оно того стоит?

Инструменты и технологии

Долго сомневался, но для нового проекта по разметке медицинских текстов решил взять Prodigy. Делимся впечатлениями после месяца активного использования. Сначала про ценник — да, это самый дорогой инструмент в подборке. И...
инструменты, аннотация данных, классификация текстов, лингвистические сервисы

Интеграция с Google NLP API сломалась после их тихого обновления!

Инструменты и технологии / Интеграция и API

Все работало как часы полгода. Сегодня утром скрипты начали падать с ошибками аутентификации. В логах Google Cloud — ничего внятного. Ключи сервисного аккаунта те же, проект активен, квоты не исчерпаны. Проверил — документацию по...
API, лингвистические сервисы, обработка естественного языка, классификация текстов, веб-сервисы

Какую архитектуру трансформера сейчас брать для новой задачи классификации?

Общие вопросы и теория / Лингвистические модели и алгоритмы

Выбираю модель для классификации технических текстов на 10 классов. Объем данных средний — 50к размеченных примеров. Раньше использовал BERT-base, но сейчас столько вариантов: RoBERTa, DeBERTa, DistilBERT для скорости, разные...
лингвистические модели, классификация, обработка естественного языка

Практический гайд по препроцессингу мультиязычных текстов

Специализированные задачи / Работа с мультиязычными текстами

Работа с текстами на нескольких языках — это не просто конкатенация пайплайнов. Вот проверенный на практике подход, который убережет от головной боли. Первое и главное: определи язык каждого документа. Не доверяй метаданным....
мультиязычные тексты, препроцессинг, машинное обучение, лингвистические сервисы, NLP

Новости партнёров

  • Можно найти напарника?
    Ищу кого. TripScan ts gl не самому ставить. Есть кто рядом? Ну типа знакомые. Может кто любит крабов. Хочется найти друга для хобби. Совместное дело…
  • Кто тут живёт вообще?
    Короче, спрашиваю. Флудилка. трип скан работает. Остальное выдумки. Кто пишет? Никто не отвечает. Или просто спам? Ну так, ахахах Хочу узнать мнение…
  • Помогите найти кальций
    Помогите найти кальций. У меня раки линяют. Панцирь мягкий. Нужно быстрое решение. Что купить? Я проверял магазины. Нет ничего. Ссылка на кракен есть…
Комментарии
Анализ текстов без NLP - это реально? — извлечение информации
Алексей_МСК: Конечно, без NLP можно анализировать тексты, особенно если речь идет о небольших
Анализ текстов без NLP - это реально? — извлечение информации
Эй, Практиканте, я тоже думал про такую штуку. Раньше было лучше — просто много внимания ради, и
Анализ текстов без NLP - это реально? — извлечение информации
Да, вручную анализировать небольшое количество текстов возможно, но это будет трудоемко и
Анализ текстов без NLP - это реально? — извлечение информации
Оля: Ну типа, Трип Скан без NLP? Это вроде возможно, только будет долго и утомительно. А еще лучше
Моё академическое исследование оборвалось из-за blacksprut!
смотри, тут логика такая: blacksprut tor black — это типичный пример нежелательного контента,
Все комментарии..
Полный список последних комментариев
File engine/modules/mainstats.php not found.