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我正在寻找一种方法来标记文档图像，同时注释边界框内的文本。你知道怎么做这个任务吗？(我有通过Google-vision-API响应获得的图像文本的坐标) 谢谢!
浏览 14提问于2021-09-06得票数 0
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我的背景是4年的BSc在数学和统计(顶级大学)+1年的作用在数据科学(建立预测模型，无NLP)。理论(数学)我有几个我想做的附带项目：例如，给出一个问题：我希望NLP理解否定，并发现问题的主题是水果。那我可能会加入谷歌搜索API之类的东西。
将“关键字”搜索的列表分类为类别。让我们以google为例，它可能有类
浏览 0提问于2018-08-04得票数 7
Tensorflow和深度学习主要用于图像处理(分类、识别)、NLP、语音和文本处理。我以前用过Spark MLLIB和Mahout吗？Tensorflow有深度神经网络的例子-- 。
浏览 8提问于2017-08-04得票数 0
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import en_core_web_smtext = input("please enter your text or words here")print([t.text for t in doc])('Deep', 'Learning')
如何在nlp</e
浏览 0提问于2018-12-12得票数 2
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我使用双向RNN来检测不平衡发生的事件。正面类的频率比负面类少100倍。虽然没有使用正则化，但我可以在训练集上获得100%的准确率，在验证集上获得30%的准确率。我打开了l2正则化，结果在训练集上也只有30%的准确率，而不是在验证集上进行更长的学习和100%的准确率。
我在想，也许我的数据太小了，所以为了实验，我将训练集与测试集合并，这是我以前没有使用过的。情况与我使用l2正则化是一样的，但我现在没有这样做。我在train+test和验证上获得了30%的准确率。在上述实验中使用<
浏览 0提问于2016-10-21得票数 1
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如何训练神经词嵌入？
、、、
所以我对深度学习和NLP很陌生。我读过几篇关于媒体、数据科学和论文的博客文章，在这些文章中，他们以一种非监督的方式对单词嵌入进行预培训，然后在监督的DNN中使用它们。我提到的一些YouTube视频：
无魔法NLP的深度学习第1、2和3部分
浏览 0提问于2019-01-28得票数 3
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基于机器学习的文档分类
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我目前正在从事一个项目，在那里我需要能够动态地对传入的文档进行分类。这些文件可以是文本文件PDF文件，也可以是扫描PDF文件。我最初的想法步骤1-训练模型步骤2-使用模型还有别的办法吗？
浏览 2提问于2020-02-13得票数 0
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避免NLP提取中的泄漏
、、、
应用传统NLP提取技术对ML模型进行预处理的最佳实践是什么？收集原始数据。我的直觉说你必须在第一步和第二步之间分割数据，例如，在你的训练集上只运行TF-国防军或NMF。But，我在论文和生产中看到了很多，非深度学习NLP技术通常在数据分割之前使用。
浏览 0提问于2022-09-03得票数 1
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我想知道我们是否可以列出机器学习的获奖方法，以应用于许多感兴趣的领域: NLP、图像、视觉、医学、深度包装检查等。我的意思是，如果有人要启动一个新的ML项目，哪些ML方法是不可忘记的？
浏览 0提问于2015-01-15得票数 0
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我的问题是，是否最好将PDF作为图像或提取的字符串提供，因为文档是粗略构造的。我希望我的问题可以理解。也许有人对我来说也有一些想法或关键词：)我将尝试这个代码，只使用产品名称，而不是疾病。这被称为“命名实体识别”，因为每个人都有同样的问题。
浏览 2提问于2019-11-25得票数 1
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我在一个遗留的公司环境中工作，在NLP项目中我只有16个核心64 to的VM可用。我有一个多标签自然语言处理文本分类问题，我真的想利用一个深度表示学习模型，如BERT，RoBERTa，ALBERT等。我有大约200,000个需要标记的文档，我有大约2,000个注释集，用作训练/测试/微调的基础事实。我还有更多与领域相关的文档可用于预培训。我很可能需要从头开始进行预训练，因为这是在临床领域。我也对预先训练过的模型持开放态度，如果他们可能有机会进行微调，
浏览 45提问于2020-05-15得票数 1
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在我问这个问题之前，我只想说我是一名后端工程师，没有数据科学方面的经验，但我正试图研究这个问题的机器学习解决方案，任何我想要做的都是不可能的，或者说我应该研究一些不同的东西是值得赞赏的。用户有免费的文本输入，如果可能的话，我们希望将其映射到世界上所有位置的预定义表中的一行中，并获得国家、州和城市。States => United States, null, nullWien => Austria, Vienna, Vienna
通过机器学习可以做到这一点吗
浏览 3提问于2022-12-03得票数 0
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我正在从事一项NLP项目，内容是对社交媒体中的攻击性文本数据进行分类。说到进攻性，我特别指的是一个人对另一个人说的威胁词。
“不要这样做，否则你会为此付出代价的。”然而，在这个问题上做这件事似乎很困难，因为反攻是一种行动，并且以许多不同的方式表达出来。
文本中不恰当内容的深
浏览 0提问于2018-03-19得票数 1
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问题
我目前正在学习自然语言处理的基础知识。我看到这方面的许多任务是为句子中的每个单词指定标签，包括POS标记、分块、命名实体识别和语义角色标记。
浏览 0提问于2019-05-18得票数 1
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现在，我试图只使用来自特定类型网站的html数据，在我的例子中，网站提供免费的教育内容/课程。作为这个网站的，我对神经网络很陌生，但是这是一个神经网络能够做的事情，还是另一个更好的方法？另外，我的其他代码，比如web爬虫是用Java编写的，所以如果在这种情况下可以使用神经网络，那么你们会推荐什么样的库或工具来构建/训练神经网络。我在想神经病，但我很想听听一些建议。
浏览 0提问于2020-05-20得票数 1
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我已经写了一个程序来分析来自网站的一段给定的文本，并对其有效性进行结论分类。代码基本上将描述(实时取自给定网页的HTML )向量化，并从中获取一些输入作为特征以做出决策。我尝试使用MLP，但对于任何一组超参数，它似乎都超过了以前的精度。我有大约2000个数据点可供训练。我还能拿什么作为
浏览 3提问于2020-01-04得票数 0
我想问的是，LSTM可以建模为多对一。但是，Seq2Seq也可以建模为多对一。(当N为1时，M到N)。那么，有什么不同呢？
浏览 5提问于2021-03-23得票数 2
我有两个词，我想计算它们之间的相似性，以便在它们是否重复的情况下对它们进行排序。
如何使用深度学习/ NLP方法实现这一目标？
浏览 7提问于2022-04-11得票数 6
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