LDA, ใช้, ประโยค-BERT, PCA, UMAP และ HDBSCAN ส่วนใหญ่มีวิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสองวิธีเพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่พูดคุยกันในข้อความสั้นๆ ได้แก่ การสร้างแบบจำลองหัวข้อและการจัดกลุ่มของการฝัง การสร้างแบบจำลองหัวข้อ การสร้างแบบจำลองหัวข้อใช้เพื่อค้นหาหัวข้อที่แฝงอยู่ในคอลเลกชั่นเอกสาร อัลกอริธึมการสร้างแบบจำลองหัวข้อทั่วไปคือ LDA (Latent Dirichlet Allocation) โปรดทราบว่าไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริธึม LDA คือจำนวนหัวข้อที่จะพบ..

แนวทางเฉพาะในการกลั่นกรองความรู้ ขอบเขตของการประมวลผลภาษาธรรมชาติได้รับการปฏิวัติด้วยการกำเนิดของแบบจำลองขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนมาก่อน เช่น BERT และ GPT-3 โมเดลเหล่านี้สามารถรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลจากข้อความจำนวนมหาศาลที่พวกเขาได้รับการฝึกอบรม และใช้ข้อมูลนี้เพื่อเข้าถึงประสิทธิภาพอันล้ำสมัย และปรับปรุงงานที่หลากหลายอย่างต่อเนื่อง เช่น การจัดหมวดหมู่ การสรุป และการมีส่วนร่วม เหตุผลหนึ่งที่ทำให้รุ่นเหล่านี้มีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมคือขนาดของมัน BERT-base มีพารามิเตอร์ 110..

Unit Scaling เป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่มีความแม่นยำต่ำแบบใหม่ที่สามารถฝึกฝนโมเดลภาษาใน FP16 และ FP8 โดยไม่มีการสูญเสียมาตราส่วน ผู้แต่ง: Charlie Blake นักวิจัย AI ที่ Graphcore อ่านบทความ | รหัส | สมุดบันทึกสาธิต PyTorch ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ชุมชนการเรียนรู้เชิงลึกได้เปลี่ยนจากรูปแบบตัวเลข FP32 ไปเป็นรูปแบบ FP16 และ BFLOAT16 สิ่งนี้นำไปสู่การลดความต้องการหน่วยความจำ แบนด์วิดท์ และการประมวลผลลงอย่างมาก..

วิธีการที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิง เช่น การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) มีความแม่นยำสูงและมีประสิทธิภาพในการระบุข้อมูล PII/PHI อัลกอริทึมของ NER เช่น BERT/GPT-3 และ SpaCy ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อจดจำและแยกเอนทิตีออกจากข้อความ และสามารถฝึกชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงความแม่นยำได้ ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ PII/PHI ข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนส่วนบุคคล (PII) และข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง (PHI) เป็นข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุหรือกำหนดเป้าหมายบุคคลได้..

ดึงข้อมูลเชิงลึกอย่างง่ายดาย! การสรุปข้อความ NLP คืออะไร การสรุปข้อความ NLP เป็นกระบวนการสร้างการสรุปข้อความที่กำหนดโดยกระชับและสอดคล้องกันโดยอัตโนมัติ โดยเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อระบุข้อมูลที่สำคัญที่สุดและเกี่ยวข้องจากข้อความต้นฉบับและนำเสนอในรูปแบบที่สั้นกว่า สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการจัดการกับข้อความจำนวนมาก เนื่องจากช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจประเด็นหลักได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องอ่านเอกสารทั้งหมด ประเภทของการสรุปข้อความ NLP..