在本文中,您将学习如何做到这一点。 这是一个非常重要的话题,我将在之前的文章中偏离我密集的编码课程。我将保持 代码简洁,使其对整个 社区都实用。 这是我们的行动计划我们将学习如何在不编写代码的情况下使用深度学习对文本进行分类。 我们将通过构建一个在 新闻文章上训练的分类模型来进行练习。
我们将在从 趋势中提取的新闻标题上测试该模型。 我们将构建一个类似的模型,但在不同的数据集上训练它,并根据他们的意图对问题进行分组。 我们将使用 从 中提取 电话数据库 潜在问题。 我们将使用该 模型对从 导出的问题进行分类。 我们将根据问题的意图对问题进行分组,并提取可操作的见解,我们可以使用这些见解来确定内容开发工作的优先级。
我们将回顾使这成为可能的基本概念:词向量、嵌入和编码器 解码器。 我们将构建一个复杂的模型,它不仅可以分析意图,还可以分析具体的动作,比如你给 和 的动作。 最后,我将分享一些资源以了解更多信息。 优步路德维希 使用深度学习完成我上面描述的蓝图通常需要编写高级 代码。 广告 继续阅读下文 幸运的是, 发布了一个非常有价值的工具,叫做 ,它使得创建和使用预测模型变得异常容易。 我们将运行来自 的 ,以使用他们的免费 运行时。
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