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将被自然语言处理和文字分析颠覆的行业:法律,保险和客服

大数据文摘自2013年成立一直致力于普及数据文化,也汇集了一批愿意奉献的志愿者翻译团队,作为非营利组织,我们会更加注重版权和知识产权问题,将优秀的内容高品质的翻译并分享给更多的中国读者。 ◆◆◆ 简介 不论是那些从事前沿研究开发,强化自然语言处理能力的人,还是那些在各自行业中越发认为自然语言处理能够为他们带来竞争力的机构和创新者,现在投身到自然语言处理(NLP)中都绝对是令人兴奋的。 到2021年,全球自然语言处理市场的价值预计会达到160亿美元,所以科技巨头们争相斥巨资投入到自然语言处理中以求分得一块蛋糕就不足为奇了。在过去5年中,超过30家从事人工智能前沿研究的私有企业被谷歌,雅虎,英特尔,苹果和Salesforce等巨头们争相并购。 涉足自然语言处理,文本分析和文本挖掘并不只是大公司的专利。小公司、初创公司,甚至业余项目都变得越

自然语言处理如何检查拼写错误?(Tensorflow实例教程&源代码)

机器学习的一个最重要的问题就是,我们需要干净的数据。自然语言处理项目存在着一个问题——使用人类书写的文本。而不幸的是,我们并不擅长写作。想象一下,如果在Reddit上的有关帖子和评论的数据集中存在着许多拼写错误,这对于机器来说,是不是有些不好处理呢? 因此,制作一个拼写检查器将会是一个非常有价值的项目,这将有助于缓解这些问题。 我们即将用于此项目的模型与我在文章“亚马逊评论中的文本汇总”(https://medium.com/towards-data-science/text-summarization-with-amazon-reviews-41801c2210b)(都是seq2seq模型)中写的是很相似的,但是我添加了一些额外的代码行,以便可以使用grid search来调整整个架构和超参数,并且可以使用TensorBoard来分

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