Utilizamos OpenNLP para crear un programa realmente rápido para extraer texto asociado con palabras clave y asociaciones. Este fue un programa realmente fácil de escribir, tomó alrededor de 3 días. Combinamos nuestra API para el reconocimiento de patrones de texto (API de Topic-Mapper) con OpenNLP para crear una herramienta llamada BrainBrowser que raspa los sitios web, extrae las palabras más semánticamente relevantes (usando el reconocimiento de patrones de centroides) y luego resumimos automáticamente la página web en unas pocas oraciones con asociaciones de palabras resaltadas.
OpenNLP es realmente rápido de implementar. No es tan robusto como algunas de las herramientas caras, pero es suficiente para nuestra prueba de concepto.
Estamos felices de demostrar lo que construimos para usted. Solo contáctame si estás interesado. También nos complace regalar el código que personalizamos OpenNLP.
- Cómo combinar salidas del sistema de recomendación (matriz de elementos de usuario) a través de un conjunto
- ¿Por qué necesitamos tasas de aprendizaje adaptativo para Deep Learning?
- ¿Existe algún uso práctico de la teoría de la información en los algoritmos de aprendizaje automático aplicados en la industria financiera?
- Cómo lidiar con múltiples resultados mutuamente dependientes en el aprendizaje automático
- ¿Existe algún método de aprendizaje profundo aplicado a la economía?
Hacia el final de este video, hay una breve demostración del BrainBrowser (usando OpenNLP). Disculpe las ventas de este video. Fue grabado en una noche de demostración para Lean Startups.
Ver:
