Gracias por el A2A.
Dado que soy un lector selectivo, la PNL realmente puede ayudar a una persona como yo cuando estoy hojeando la revista.
Imagine una pequeña ventana emergente que aparece con la siguiente información sobre el artículo en la revista.
- La mayoría de los profesionales del aprendizaje automático parecen entusiasmarse con el término "aprendizaje profundo". ¿Cuáles son algunas de las aplicaciones prácticas del aprendizaje profundo?
- ¿Cómo se ve afectada la propagación hacia atrás en NN recurrentes?
- ¿Qué suele hacer que una red neuronal deje de mejorar temprano?
- ¿Es posible mejorar automáticamente el archivo digital de una canción mediante muestreo y aprendizaje automático?
- Cómo calcular la huella de memoria de un modelo particular de aprendizaje profundo
- Resumen – Resumen de texto PNL
- Artículos relacionados: según el contenido del artículo actual, busque otros artículos similares, esto se vuelve interesante cuando lee un artículo controvertido en el que diferentes personas tienen diferentes puntos de vista, no queda cegado por el artículo que está leyendo, pero tiene una visión holística.
- Generación de etiquetas: el análisis semántico del texto combinado con los modelos de temas le proporciona etiquetas para omitir si el artículo no es de su interés.
- Extracción de entidad: muchos artículos citan a una persona de la que queremos saber más, usan extracción de entidad para extraer entidad y publican que usan un gráfico de conocimiento como dbpedia para obtener más información sobre esa entidad.
- Filtrado de spam: los anuncios nativos son algo muy común en una revista digital, este es esencialmente su bloque de anuncios para la revista.
Estas son algunas de las pocas aplicaciones además del análisis de sentimientos, búsqueda, etc.
