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nlp 예제

다음은 NLP가 당신의 삶을 향상시키는 방법의 여덟 가지 예입니다, 당신이 그것을 몰래. 지금, 몇 가지 고려 사항. 사용자가 `가고 싶다`거나 `정말로 가고 싶다`고 말했더라면 엔진도 `의도 여행`으로 선택했을 것이라고 상상할 수 있습니다. 엔진이 제대로 작동하는 경우에도 마찬가지입니다. 위의 결과를 얻기 위해, 나는 엔진이 배울 수있는 예의 번호를 제공, 의도 `여행`자신에 인스턴스를 훈련했다. 예제 의 수는 더 높을 필요는 없습니다 – 30 또는 40 예제와 같은 것은 일반적으로 충분합니다. 다른 예는 알렉사, 구글 번역기, 텍스트 요약 등 수 있습니다. 어휘 디자인 어휘 어휘 크기가 증가하면 문서의 벡터 표현도 증가합니다. 위의 예에서 문서 벡터의 길이는 알려진 단어 의 수와 같습니다. 예를 들어 관계가 끝난다고 가정해 보겠습니다.

그것은 표면에 끔찍한 보일 수 있습니다., 하지만 그것을 다시 프레임 하자. 독신이 되면 어떤 이점이 있는가? 예를 들어 이제 다른 잠재적 관계에 대해 열려 있습니다. 또한 원할 때 원하는 것을 자유롭게 할 수 있습니다. 그리고 당신은 당신이 미래에 더 나은 관계를 가질 수 있도록이 관계에서 귀중한 교훈을 배웠습니다. ExampleIn Python에서는 sklearn 라이브러리의 TfidfVectorizer 클래스를 사용하여 지정된 문서에 대한 TF-IDF 점수를 계산할 수 있습니다. 단어 가방 예제와 함께 사용한 것과 동일한 문장을 사용해 보겠습니다. 위의 예에서, 소프트웨어는 가상의 새싹 커피 (주)에 대한 트위터 언급을 모니터링하고 있습니다. 이 경우 해시태그 #sproutfail 언급이 많으며, 이는 무언가를 바꿔야 한다는 리더십의 신호일 수 있습니다. 그러나 아몬드 우유 나 시럽이있는 새로운 제품이 새싹의 고객과 잘 어슬러닐 수 있음을 나타낼 수있는 “아몬드”에 대한 언급도 많이 있습니다. 자연어 처리는 컴퓨터가 일상 언어를 이해하는 인간의 능력을 시뮬레이션하여 읽고 응답하는 데 도움이 인공 지능의 한 형태입니다.

많은 조직에서 NLP 기술을 사용하여 고객 지원을 최적화하고, 필요한 정보를 쉽게 찾아텍스트 분석의 효율성을 개선하고, 소셜 미디어 모니터링을 향상시킵니다. 예를 들어 은행은 고객 지원을 최적화하기 위해 NLP 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 대형 소비재 브랜드는 자연어 처리 및 의미 론적 분석을 결합하여 지식 관리 전략및 소셜 미디어 모니터링을 개선할 수 있습니다.

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