如果说 TextBlob 和 NLKT 是向学生教授 NLP 的黄金标准，那么Scikit-Learn就是产品中使用的库的黄金标准。Google Summer of Code 项目于 2007 年首次推出了这个库，它已在各地的 NLP 应用中得到广泛使用。
该库使用 NumPy、SciPy 和 MatPlotLib 来支持其广泛的功能。它内置了许多流行的 ML 算法，并且可以实现到产品中，因为它可以处理大规模数据。
Scikit-Learn 的用例
- 分类– 您可以使用 Scikit-Learn 使用流行的 ML 算法（包括随机森林、最近邻和梯度提升）对您的输入进行分类。
- 回归——这个 Python 库配备了几种可以预测某些数据未来走势的算法。它可以运行从朴素贝叶斯和决策树算法到随机梯度下降的所有内容。
- 聚类– 该库还具有流行的聚类算法，可让您将相似的值放入块中，以便于数据处理。一些可用的流行算法是 k-means、HDC Scam 和层次聚类。
- 降维– 通常，当您拥有大量数据时，您需要降低其维度以最大化其中的信号。Scikit-Learn 有几种算法可让您降低输入数据的维度。它使用的一些算法是主成分分析 (PCA) 和潜在语义分析 (LSA)。
- 模型选择– 该库在预测建模方
以下是 2024 年 7 月以来的新功能
面提供了灵活性。您可以绘制特定参数影响的结果的估计值，然后了解模型的 最佳超参数。
- 预处理– ML 算法通常假设向其呈现的是标准化的数据集，当数据未标准化时，就会出错。预处理是对输入到 ML 算法中的数据集进 菲律宾电话号码格式 行标准化的方法。在 Scikit-Learn 上，您可以从数据集中删除异常值，以确保算法可以在您的数据集上正常运行。
5. 图案
Pattern Python 库以其数据挖掘和 NLP 功能而闻名。该库功能强大且经过充分测试，适用于许多生产级应用程序。
这为您提供了一个有趣的机会。您可以构建从公开网站获取文本的应用程序，并使用 NLP 创建应用程序。在 Kommunicate 中，我们为FAQ 聊天机 聊天机器人与对话式人工智能器人做了类似的事情。
这个 Python NLP 库配备了一些标准的 NLP 算法，并经常通过开源贡献进行更新。
我们的机器人现在可以理解对话的背景并为您的客户提供个性化的答案。
当您的客户提出问题时，我们 消费者数据 的机器人可以记住并参考过去的对话。借助此功能，我们的机器人现在可以回答用户的详细后续问题。
在 WhatsApp 上发送位置信息请求
您现在可以向用户请求位置信息。因此，如果您的企业需要用户的地址以便送货或提供支持，您可以直接从 WhatsApp 获取 GPS 位置。
改进
我们始终致力于改善您使用Kommunicate时的体验。以下是您可以在我们的产品上获得的最新改进：
- 跟踪文档培训状态：您现在可以跟踪文档培训的进度；我们将每 3 分钟刷新一次文档上传页面以更新当前状态。
- 点击放大图像：用户现在可以点击放大他们通过丰富消息（有效载荷）获得的图像。
- 结算页面中的 Instagram ：您的结算页面现在包含有关我们新Instagram 集成的所有信息。
漏洞
- 我们已经解决了启用丰富消息时上下文理解不起作用的问题。
- 我们已经修复了自定义输入字段的问题。
- 我们已经解决了仪表板上的对话列表屏幕上显示 HTML 格式的错误。
- 我们还修复了占位符文本导致问题的自定义输入字段问题。
- 我们还解决了计划取消时仪表板上显示的“无效日期”问题。