Есть ли у вас та штука, что называется pet project или side project? Тот самый проект, который бы вы делали в свое удовольствие и для себя, для саморазвития или расширения портфолио. Лично у меня долгое время не было ничего, что можно было бы показать. Однако, в рамках стартовавшего этой осенью конкурса Atos IT Challenge 2018, у меня как раз появилась возможность начать такой проект.
Рубрика «NLTK» - 2
Отчет о старте Atos IT Challenge
2017-12-08 в 15:03, admin, рубрики: data mining, data-visualisation, gensim, matplotlib, NLTK, python, визуализация данных, машинное обучениеЗдравствуйте. Это статья об синтаксическом анализе предложений, их представлении. Для разбора предложений будет использоваться пакет NLTK и язык программирования Python (версии 2.7).
Вступление
В моей предыдущей статье мы рассматривали морфологические анализаторы и их использование. Настоятельно рекомендую прочитать её, чтобы лучше понять данную статью. Также там рассматривается установка и настройка пакета NLTK.
Читать полностью »
Сравнение и создание морфологических анализаторов в NLTK
2017-10-18 в 10:47, admin, рубрики: NLTK, pythonЗдравствуйте. Это статья о сравнении существующих и создании своих морфологических анализаторов в библиотеке NLTK.
Введение
NLTK — пакет библиотек и программ для символьной и статистической обработки естественного языка, написанных на языке программирования Python. Отлично подходит для людей, изучающих компьютерную лингвистику, машинное обучение, информационный поиск [1].
В данной статье я буду сопровождать примеры кодом на языке Python (версии 2.7).
Читать полностью »
Тематическое моделирование средствами BigARTM
2017-08-01 в 18:45, admin, рубрики: ngram, NLTK, python, Python 2.7, лемматизация, математика, стемминг, тематическое моделирование, метки: лемматизация, стемминг, тематическое моделированиеВведение
Обратил внимание на перевод публикации под названием «Тематическое моделирование репозиториев на GitHub» [1]. В публикации много теоретических данных и очень хорошо описаны темы, понятия, использование естественных языков и многие другие приложения модели BigARTM.
Однако, обычному пользователю без знаний в области тематического моделирования для практического использования достаточно знаний интерфейса и чёткой последовательности действий при подготовке текстовых исходных данных.Разработке прогамного обеспечения для подготовки текстовых данных и выбору среды разработки и посвящена данная публикация.
Читать полностью »