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Position: 吳俊逸 > NLP
by 吳俊逸 2020-11-19 19:09:27, Reply(0), Views(251)
https://www.lexalytics.com/lexablog/text-analytics-nlp-rpa-use-casesThis article explains everything you need to know about text analytics and natural language processing in robotic process automation. First, we define RPA and natural language processing, and explain how they fit together. Then we outline a number of trending text analytics use cases in RPA. Finally, we cite Forrester and Gartner to put these use cases in perspective and explain how the RPA market is changing, and where it’s going. As we demonstrate, the future of RPA is in better analytics and customization with larger, transformational use cases. To stay ahead, RPA vendors must improve their NLP capabilities.
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by 吳俊逸 2018-07-24 09:50:56, Reply(0), Views(896)
https://www.kdnuggets.com/2018/07/comparison-top-6-python-nlp-libraries.html#.W1Yd5Eh7vcw.linkedin
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by 吳俊逸 2018-05-20 10:43:54, Reply(0), Views(565)
Job Description
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by 吳俊逸 2018-05-16 09:18:57, Reply(0), Views(2415)
Doc2Vec 或者叫做 paragraph2vec, sentence embeddings,是一种非监督式算法,可以获得 sentences/paragraphs/documents 的向量表达,是 word2vec 的拓展。
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by 吳俊逸 2018-05-16 09:13:08, Reply(0), Views(1848)
REF: https://medium.com/pyladies-taiwanword2vec 是 Google 的一個開源工具,能夠根據輸入的「詞的集合」計算出詞與詞之間的距離。它將「字詞」轉換成「向量」形式,可以把對文本內容的處理簡化為向量空間中的向量運算,計算出向量空間上的相似度,來表示文本語義上的相似度。The amazing power of word vectorsword2vec 計算的是餘弦值 (cosine),距離範圍為 0–1 之間,值越大代表兩個詞關聯度越高。詞向量:用 Distributed Representation 表示詞,通常也被稱為「Word Representation」或「Word Embedding」。簡言之:詞向量表示法讓相關或者相似的詞,在距離上更接近。本次使用資料集搜狗實驗室的新聞文本 (完整版 648MB、tar.gz 格式);建議第一次使用迷你版 ( 110KB ),但要記得下載 tar.gz 格式的資料集,因示範程式碼是以此格式做清理。下載連結
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by 吳俊逸 2018-05-09 10:36:03, Reply(0), Views(482)
Job Location: Santa Clara, CA
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by 吳俊逸 2018-04-05 08:47:43, Reply(0), Views(465)
Location:             San Jose CADuration:             6+ Months Contract (Possibilities of Conversion in FTE)
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by 吳俊逸 2018-02-22 09:45:44, Reply(0), Views(1553)
資料參考:https://yq.aliyun.com/articles/250280 原文作者:王奇奇自然语言处理涉及的范畴如下(维基百科):
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by 吳俊逸 2018-02-15 04:40:03, Reply(0), Views(886)
致謝:科技部LEAP計畫 & IBM Almaden Research (Host: Howard Ho)System-T是嵌入在提供海量數據分析解決方案的軟件IBM InfoSphere BigInsights和IBM InfoSphere Streams中的自然語言處理引擎。 System-T可以從自然語言的文本中抽取出與特定的詞類及特定的模式相符合的語句。通過該功能,軟件用戶可以在Streams中對文本數據進行實時分析,在BigInsights中對包含在大量的存儲數據中的文本數據進行分析。System-T是嵌入在提供海量數據分析解決方案的軟件IBM InfoSphere BigInsights和IBM InfoSphere Streams中的自然語言處理引擎。 System-T能夠對文本數據中的自然語言(英語、日語、中文等)進行語言解析,抽取出特定的詞類或模式。如下例:符合特定的模式的內容郵政編碼XX市XX區等地名XX有限公司等公司名稱特定的詞類僅抽取動詞僅抽取名詞System-T提供了AQL語言(Annotation Query Language)(註釋查詢語言,譯者譯),該語言用於指令“想要抽取的語句內容”。 AQL語言類似於SQL語言,使用create view、extract、select、output等語句進行編寫。
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by 吳俊逸 2018-02-07 07:47:18, Reply(0), Views(715)
參考資料:http://www.itread01.com/articles/1505937424.html推薦此作者分析2017年ACL 國際計算語言學協會 (The Association for Computational Linguistics)的論文,以及演講內容,得出了四個NLP深度學習趨勢:Linguistic Structure、Word Embeddings、Interpretability 、Attention。
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