3 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesVector Space Models
Mathematical frameworks that represent text and data as high-dimensional vectors for similarity and clustering.
Distinct from Text Vectorizers: Distinct from Text Vectorizers: focuses on the model framework for categorization and similarity rather than just the transformation process.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Vector Space Models. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Vector Space Models GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- clips/pattern
clips/pattern
8,852عرض على GitHubPattern is a Python web mining library that functions as an HTML web scraper, a natural language processing toolkit, and a network analysis tool. It provides a mathematical framework for categorizing datasets through a vector space model library. The project enables the extraction of structured data from web services and the creation of searchable web content indexes. It processes unstructured text using sentiment analysis, part-of-speech tagging, and n-gram searching. The library covers machine learning classification through the training of models using perceptron algorithms and support ve
Implements a mathematical framework for categorizing datasets using high-dimensional vector space representations.
Python - shsarv/machine-learning-projects
shsarv/Machine-Learning-Projects
1,620عرض على GitHubهذا المستودع عبارة عن مجموعة من تطبيقات التعلم الآلي العملية المصممة لتوضيح التحليلات التنبؤية الأساسية، ورؤية الكمبيوتر، وتقنيات معالجة اللغات الطبيعية. يعمل كمورد لتطبيق أطر التعلم الآلي القياسية لحل مشاكل علوم البيانات المتنوعة، بدءاً من التصنيف المؤتمت إلى التعرف المعقد على الأنماط. يتميز المشروع بتقديم أمثلة ملموسة عبر مجالات متعددة، بما في ذلك تطوير الواجهات الحوارية، وتحليل البيانات الجغرافية المكانية، وتنفيذ بنيات التعلم العميق لمعالجة المحتوى المرئي. تركز كل وحدة على منهجيات محددة، مثل تدريب النماذج لتفسير مدخلات المستخدم، والتنبؤ بالاتجاهات الزمنية، وتحديد الكائنات داخل تدفقات الصور أو الفيديو. تغطي المجموعة سطح قدرات واسع، بما في ذلك خطوط أنابيب التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، والتقدير القائم على الانحدار، وتحسين الشبكة العصبية. تعالج هذه التطبيقات مهام مثل تصنيف أنماط البيانات، وتقدير النتائج الرقمية، وإجراء تحليل مؤتمت على مجموعات البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. تم تنظيم المستودع كسلسلة من دفاتر Jupyter التي توفر تطبيقات عملية لسير عمل التعلم الآلي هذه.
Transforms unstructured natural language into high-dimensional numerical embeddings to enable mathematical operations on semantic meaning.
Jupyter Notebookdeep-learning-projectdeep-learning-projectsmachine-learning-project - milanlproc/contextualized-topic-models
MilaNLProc/contextualized-topic-models
1,271عرض على GitHubContextualized topic modeling is a framework that integrates deep learning architectures with statistical word frequency distributions to extract coherent themes from large document collections. By combining pre-trained transformer-based embeddings with variational inference, the system identifies hidden patterns in text while maintaining the interpretability of traditional generative models. The library distinguishes itself by mapping diverse languages into a shared semantic space, enabling topic discovery and classification across multilingual datasets without requiring language-specific tr
Maps diverse languages into a shared semantic vector space to enable cross-lingual topic discovery.
Pythonbertembeddingsmultilingual-models
