Хм вконтакте: Токио — служба доставки японской кухни в Ханты-Мансийске

Введите название вашей компании/бренда и выберите специализацию. Наш мощный интеллектуальный инструмент с искусственным интеллектом создаст сотни дизайнов логотипов для вашего бизнеса. Все, что вам нужно сделать, это выбрать лучший!

2. Создайте свой дизайн

На основе выбранного вами логотипа ZenBusiness создаст красивые изображения профиля, обложки и другую графику для отображения на ваших страницах в Facebook, ВКонтакте, YouTube, Twitter, Instagram и LinkedIn.

3. Редактируйте свой дизайн

Не стесняйтесь редактировать обложку, пока не будете довольны результатом.

Почему ZenBusiness?

БРЕНДИНГ, ПОВЫШАЮЩИЙ СОЦИАЛЬНОЕ ПРИСУТСТВИЕ

Выбор ZenBusiness означает получение полного фирменного набора индивидуального дизайна для социальных сетей, включая изображения профилей, обложки, заголовки, предварительные просмотры и т. д. Никогда не упускайте возможность брендинга.

УНИВЕРСАЛЬНО ДЛЯ ВСЕХ ПЛАТФОРМ

Вы получаете возможность разработать единый визуальный стиль для своих страниц в основных социальных сетях (Facebook, YouTube, VK, Twitter, Instagram, LinkedIn).

БЕСПЛАТНОЕ РЕДАКТИРОВАНИЕ

С ZenBusiness вы можете создавать новые дизайны в любое время без каких-либо дополнительных платежей!

РАЗЛИЧНЫЕ ФОРМАТЫ

Доступные в популярных форматах (PNG, JPEG), ваши дизайны легко впишутся на любые платформы и другие веб-сайты.

БРЕНДИНГ В ОДНУ СТОРОНУ

В наши планы входит фирменный комплект. Купите один из этих планов и получите полный набор графики для социальных сетей.

БЫСТРО И ПРОСТО

С помощью ZenBusiness вы можете за несколько минут создать собственные логотипы, визитные карточки, фирменные бланки, изображения для социальных сетей и т. д. онлайн. У нас есть все, что вам нужно и даже больше!

Один пакет дизайна для всех ваших потребностей

Одна услуга для всех ваших потребностей в брендинге. Создайте свой собственный запоминающийся логотип и получите визитные карточки, фирменные бланки, конверты, брендинг в социальных сетях и многое другое всего за несколько кликов!

ЭТО БЫСТРО И ПРОСТО

Получите это от реальных клиентов

Руки вниз Самый умный ход!

ZB позволяет СУПЕР легко и доступно запустить свой бизнес! Они с вами на каждом этапе пути и имеют все, что вам нужно, чтобы начать работу!

– Роберт Гарсия

Они предоставили все….

Они предоставили все, что я заказал, своевременно. Он был доступен даже до назначенной даты, и я был счастлив.

– клиент

Спасибо Райану Фимрейту из Zen…

Спасибо Райану Фимрейту из Zen Business; мои изменения были сделаны правильно и быстро в моей учетной записи. Райан также дал мне необходимые знания, чтобы чувствовать себя уверенно и успешно ориентироваться в своей приборной панели. Райан превзошел мои ожидания во всех отношениях. Из-за уровня обслуживания, которое я получил, я буду рекомендовать Zen Business другим профессионалам и людям, желающим начать свой бизнес. Левелль Энтони W

– Левелль Энтони

более 400 000 клиентов согласны!

Маркировка POS и скрытая марковская модель

С начальной школы нас учили определять части речи в предложении. Причудливое слово для этого процесса называется маркировкой POS. Маркировка POS может показаться простой задачей, но на самом деле она может стать очень грязной. В некоторых ситуациях одно слово может иметь разные значения и, соответственно, разные части речи в зависимости от контекста. Взгляните на предложения ниже

9009.8 На встрече мужчина был в галстуке-бабочке.
1. Лук и стрелы — все, что нужно охотнику, чтобы сразить медведя.
2. Ожидается, что жители будут кланяться при виде королевской особы.

В этих трех предложениях слово «лук» имеет три разных значения и фактически три разные части речи. Эти расходящиеся значения затрудняют общее присвоение тегов POS словам в предложении. Еще одна причина трудностей, возникающих при общей маркировке POS, заключается в том, что со временем появляются новые слова. Например, слово Google не было распознано как английское слово в словаре около 20 лет назад. Теперь «google» — это глагол, который указывает на поиск информации в Интернете с помощью поисковой системы Google. Вот почему практически невозможно иметь общее отображение для тегов частей речи — масштабирование трудоемко.

Чтобы решить эту проблему, модели машинного обучения предлагают более удобный способ маркировки POS. Библиотека NLTK предоставляет простой способ выполнения тегов POS. Давайте посмотрим пример.

«Некоторые водители бросают своих пассажиров, когда они добираются до пустыни»

В приведенном выше утверждении слово «пустыня» имело два разных POS в зависимости от его контекста. Обнаружит ли NLTK эту дисперсию? Давай выясним.

  #импорт библиотеки nltk 
  импорт   нлтк 
  # определить текст 
text = 'Некоторые водители бросают своих пассажиров, когда добираются до пустыни'
  # определить пустой список для хранения слов и тегов 
теги = []
  #токенизировать предложение 
tokenized_sentence = nltk.sent_tokenize(текст)
  #цикл по списку предложений 
  для  tokenized_text  в  tokenized_sentence:
 # разбить предложение на список слов 
токены = nltk.word_tokenize (tokenized_text)
 #POS пометить слова 
токены = nltk.pos_tag(токены)
 # Заполнить каждое слово и соответствующий ему тег в списке 
tags.append(токены)
  #распечатать список     
  print  (теги) 

Вывод:

 [[('Некоторые', 'ДТ'), ('водители', 'ННС'), ('пустыня', 'ВБП'), ('их', ' PRP$'), ('пассажиры', 'NNS'), ('когда', 'WRB'), ('они', 'PRP'), ('получить', 'VBP'), ('к', 'TO'), ('the', 'DT'), ('пустыня', 'NN')]] 

Конечно, было. Первая «пустыня» рассматривалась как глагол в настоящем времени, а вторая — как существительное в единственном числе.

Маркировка POS является обязательным шагом практически во всех приложениях NLP. При создании моделей, которые выполняют распознавание речи, общение с ботами, языковой перевод и другие модели, связанные с НЛП, вы должны сначала пометить слова в своем корпусе POS-тегами, чтобы почувствовать их роль в предложении.

Поняв, что такое POS-теги и почему они так важны, давайте углубимся немного глубже, чтобы понять, как выполняется назначение POS-тегов словам.

В корпусе есть два различных типа алгоритмов тегирования POS (или кратко тегов POS).

• Маркировка POS на основе правил 
• Стохастическая маркировка POS

теги к неоднозначным словам. Когда слово неизвестно, алгоритм анализирует лингвистическую особенность слова. Для данного слова учитываются предшествующие слова, последующие слова и их POS-теги. С некоторыми предопределенными правилами он назначает POS неизвестным словам. Вот почему это называется теггерами на основе правил.

Определение набора правил может оказаться геркулесовой задачей с серьезным узким местом масштабирования. Тогда становится необходимым найти автоматические способы определения этих правил. В статье, опубликованной Э. Бриллом в 1992 г., он преодолел ограничения тегов, основанных на правилах, и предложил надежный и автоматический способ определения правил для тегов POS. Такие правила, как: Если многозначному слову предшествует определитель, а следующее за ним слово является существительным, то неоднозначное слово является прилагательным.

Маркировщики Брилла обучили большой набор данных и выяснили правила, которые следует использовать за раз, с минимальными ошибками тегирования. Однако алгоритму требуется большой набор данных с шаблонами правил для автоматического создания новых правил для новых функций.

Слово «стохастический» в основном означает все, что связано с вероятностью или статистикой. Можете ли вы угадать, что такое стохастический POS? Вы угадали! Стохастические теги POS включают подходы, которые включают частоту или вероятность тегов POS. В алгоритмах стохастической маркировки POS после обучения модели на основе некоторых помеченных наборов данных тестовое предложение помечается на основе частоты, с которой слово помечается в обученном наборе данных. Это может быть полезно для отдельных слов, но может привести к неправильным результатам для набора тегов в корпусе.

Проблема игнорирования контекста может быть решена с помощью вероятностного стохастического маркировщика, иногда называемого подходом n-грамм. В этом случае алгоритм назначает теги на основе вероятности того, что тег был назначен в обученном наборе данных. Этот подход дает лучшие результаты, чем предыдущий, поскольку он помечает каждое слово на основе его контекста.

Чтобы получить еще лучший результат, можно объединить два подхода (измерение на основе частоты и измерение на основе вероятности). Это называется скрытыми марковскими моделями. Давайте разберемся, что такое марковские модели, и перейдем к обсуждению скрытых марковских моделей или HMM 9.0003

Марковская модель — это модель, которая предполагает, что возможность будущего состояния зависит только от текущего состояния, а не от прошлых событий. Это предположение называется марковским свойством. Другими словами, марковская модель подчиняется свойству Маркова.

Теперь давайте разберемся, что такое скрытые марковские модели.

Скрытая марковская модель (HMM) — популярный стохастический метод для маркировки частей речи. HMM используются в обучении с подкреплением и имеют широкое применение в криптографии, распознавании текста, распознавания речи, биоинформатике и многом другом.

Допустим, у нас есть предложение «Я люблю искусственный интеллект», и нам нужно присвоить каждому слову POS-теги. Понятно, что тегами POS для каждого слова являются «Местоимение (PRP), Глагол (VBP), Прилагательное (JJ), Существительное (NN) соответственно. Чтобы рассчитать вероятности, связанные с тегами, нам нужно сначала узнать, насколько вероятно, что за местоимением следует глагол, затем прилагательное и, наконец, существительное. Эти вероятности обычно называются переходными вероятностями . Во-вторых, нам нужно знать, насколько вероятно, что слово «Я» будет местоимением, слово «любовь» будет глаголом, слово «Искусственный» будет прилагательным, а слово «Интеллект» будет существительным. . Эти вероятности называются вероятности выбросов . Итак, что такое вероятности перехода и эмиссии?

• Вероятность перехода — это вероятность, которая связывает переход из одного состояния в другое в системе.
• Вероятность эмиссии — это вероятность, которая количественно определяет возможность проведения определенного наблюдения при заданном состоянии.

Вероятности можно изобразить с помощью матриц. Матрица перехода — это матрица, в которой элементы представляют скорости перехода из одного состояния в другое. С другой стороны, элементы матрицы эмиссии показывают скорость эмиссии из одного состояния в другое.

Допустим, мы имеем дело с этим корпусом:

«Python проще. Искусственный интеллект с Python — это здорово. Я люблю искусственный интеллект. Итак, я изучаю Python».

Подсчитав, сколько раз каждое слово присваивается тегу POS в корпусе, матрица эмиссии будет следующей: ПРП Питон 3 0 0 0 0 is 0 2 0 0 0 9 0221 легче 0 0 0 1 0 Искусственный 0 0 0 2 0 Интеллект 2 0 9022 3 0 0 0 большой 0 0 0 1 0 I 0 0 0 любовь 0 узнать 0 1 0 0 0

 Чтобы получить вероятности выбросов, каждый столбец делится на сумму записей в этом столбце. При этом вероятность эмиссии будет:

Что это означает? Это означает, что если мы знаем, что слово является существительным, вероятность того, что это будет «Питон», равна 3/5, а вероятность того, что это будет «Интеллект», равна 2/5. Этот же процесс применим и к другим частям речи.

Чтобы определить вероятности перехода, мы количественно оцениваем вероятность того, что за частью речи следует другая часть речи. В нашем предыдущем примере таблица будет указывать вероятность того, что за существительным будет следовать глагол, за глаголом будет следовать определитель, за определителем будет следовать предлог и так далее.

Найдя их, можно построить скрытые модели Маркова путем сопоставления слов (называемых наблюдениями) с частью речи (называемой скрытым состоянием) с использованием вероятностей выбросов. Кроме того, вероятности перехода также используются для связывания скрытых состояний вместе.

Вы должны понимать, что при построении HMM статистические требования громоздки. Этот пример выше был для 4 коротких предложений. Представьте, что у нас есть книга с тысячами слов! Процесс подсчета был бы невозможен вручную. В NLTK есть методы, которые помогают подсчитывать количество тегов и выполнять другие статистические задачи.