Что мне нужно знать о НЛП, чтобы иметь возможность использовать и тренировать НЛП Стэнфорда для анализа намерений?

Question

Любые книги, учебные пособия, курсовые пособия будут высоко оценены.

Мне нужно знать, на каком уровне мне нужно обращаться с НЛП, чтобы понять Стэнфордский НЛП и обучить его настройке для моего приложения анализа коммерческих настроений.

Моя цель - не карьера в НЛП или стать экспертом в области НЛП, а только для того, чтобы быть настолько опытным, чтобы правильно понимать и использовать рамки НЛП с открытым исходным кодом и обучать их для моего приложения.

Для этого уровня, какое исследование или обучение НЛП потребуется?

Я также изучаю C# и .net.

Answer 1

Во-первых: просто использовать модель настроения или обучать на основе существующих данных, есть не слишком много фона, чтобы узнать:

• лексемизацию
• синтаксический Представительства в Обработайте деревья и т.д.
• Базовая машина концепции обучения (классификация, функции затрат, комплекты обучения/разработки и т. д.)

Это хорошо документированные идеи и все они от Google. Возможно, стоило бы снять Coursera Natural Language Processing course (созданный людьми здесь, в Стэнфорде!) Для вышеупомянутых идей.

После этого важной задачей является понимание того, как работает модель настроений RNTN внутри CoreNLP. Полагаю, вам не нужно полностью понимать математику, но основная рекурсивность алгоритма важна для понимания. Лучший ресурс - это, конечно, original paper (и, если честно, не так уж и много).

Для обучения вашей модели настроения вам понадобятся ваши собственные данные о настроениях. Получение этих данных - небольшая задача. Данные для модели настроения Стэнфорда были краудсорсированы, и вам может понадобиться сделать что-то подобное, если вы хотите собрать что-нибудь около того же масштаба.

В документе настроений RNTN (см. Выше) приводится подробная информация о формате данных. Я рад расширить это, если вы хотите создать свои собственные данные.