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2023年に知っておくべきトップ13の自然言語処理プロジェクト

2023年の最先端の技術である自然言語処理（NLP）の世界へようこそ！この記事では、初心者から上級のデータプロフェッショナルが言語処理能力を高めるために使用できるトップ13のNLPプロジェクトをリストアップしています。名前付きエンティティ認識からインスピリングな引用生成まで、これらのプロジェクトを通じてNLPの力を活用し、データ分析への意義深い貢献ができます。 詳細を学ぶ：自然言語処理 | PythonでのNLP トップ13のNLPプロジェクト 出典：BlumeGlobal 1. 名前付きエンティティ認識（NER） 名前付きエンティティ認識（NER）は、与えられたテキストから人物、組織、場所、日付などの名前付きアイテムを認識・分類する自然言語処理の基本的なタスクです。 目的 この研究の目的は、テキスト内の名前付きアイテムを自動的に識別・分類できるNERシステムを作成し、非構造化データから重要な情報を抽出することです。 データセットの概要とデータ前処理 このプロジェクトには、注釈付きエンティティを含むテキストのラベル付きデータセットが必要です。NERの一般的なデータセットには、CoNLL-2003、OntoNotes、Open Multilingual Wordnetなどがあります。 データ前処理にはトークン化が含まれます テキストのトークン化 数値表現への変換 注釈のノイズや不整合の処理 分析のためのクエリ テキスト内の名前付きエンティティ（人物、組織、場所など）を識別・分類する。 テキストで言及される異なるエンティティ間の関係を抽出する。 主な洞察と結果 NERシステムは、提供されたテキスト内の名前付きエンティティを正確に認識・分類することができます。これは情報抽出タスク、感情分析、その他のNLPアプリケーションにおいて非構造化データから洞察を得るために使用することができます。…

GenAIOps：MLOpsフレームワークの進化

「2019年には、私はLinkedInのブログを公開しましたタイトルは『成功するためになぜML Opsが必要か』でした今日になって、分析、機械学習（ML）、人工知能（AI）を運用化することが求められています...」

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