Milan schreef:Of beideOpzich zou je wel iets kunnen doen met het tellen van hoevaak een woord voorkomt in de tekst en dan de lidwoorden etc. eruit filteren. (of kijken in oude tags)Eerdere citaten tonen
Lennard schreef:Ja precies, dat wordt wel lastig. Ik vroeg me dus al af hoe je dat gemaakt had.Eerdere citaten tonen
Aarclay schreef:Dat zou ook wel vet zijn, maar blijft nog verre toekomst, vrees ik
[show] Je adminpanel
Milan schreef:Ja precies. Ik wil zoiets met tickets in gaan bouwen, dat ie op basis van je tekst suggesties geeft voor FAQ vragen enzo.Opzich zou je wel iets kunnen doen met het tellen van hoevaak een woord voorkomt in de tekst en dan de lidwoorden etc. eruit filteren. (of kijken in oude tags)Eerdere citaten tonen
Lennard schreef:Ja precies, dat wordt wel lastig. Ik vroeg me dus al af hoe je dat gemaakt had.Eerdere citaten tonen
Aarclay schreef:Dat zou ook wel vet zijn, maar blijft nog verre toekomst, vrees ik
Lennard schreef:Kan met machine learning APIs. Bijvoorbeeld iets als http://monkeylearn.com/Ja precies, dat wordt wel lastig. Ik vroeg me dus al af hoe je dat gemaakt had.Eerdere citaten tonen
Aarclay schreef:Dat zou ook wel vet zijn, maar blijft nog verre toekomst, vrees ik
Rik schreef:Wow dat ziet er cool uit!Kan met machine learning APIs. Bijvoorbeeld iets als http://monkeylearn.com/Eerdere citaten tonen
Lennard schreef:Ja precies, dat wordt wel lastig. Ik vroeg me dus al af hoe je dat gemaakt had.Eerdere citaten tonen
Aarclay schreef:Dat zou ook wel vet zijn, maar blijft nog verre toekomst, vrees ik

Sevvlor schreef:Dat bedoelde ik ook in principe. Je zou een ranglijst kunnen opstellen met woorden die normaliter niet veel voorkomen in een zin (dus in Ariëns geval bijvoorbeeld storing, spoor, werkzaamheden, ongeval etc.). Deze zou je ook kunnen vergelijken met tags die al in de database staan bij oude nieuwsberichten (en indien ze erin staan weet je eigenlijk wel zeker dat het een goede tag is).Of beideEerdere citaten tonen
Milan schreef:Opzich zou je wel iets kunnen doen met het tellen van hoevaak een woord voorkomt in de tekst en dan de lidwoorden etc. eruit filteren. (of kijken in oude tags)Eerdere citaten tonen
Lennard schreef:Ja precies, dat wordt wel lastig. Ik vroeg me dus al af hoe je dat gemaakt had.Eerdere citaten tonen
Aarclay schreef:Dat zou ook wel vet zijn, maar blijft nog verre toekomst, vrees ik
Milan schreef:Daar heb ik inderdaad eens naar zitten kijken, om hiermee voor oude nieuwsberichten straks zelf tags te genereren. Maar helaas moest er nog meer gefilterd worden dat ik dacht, en werd het toch wat complexer. Misschien dat er een mooi algorytme is die dat kan?Opzich zou je wel iets kunnen doen met het tellen van hoevaak een woord voorkomt in de tekst en dan de lidwoorden etc. eruit filteren. (of kijken in oude tags)Eerdere citaten tonen
Lennard schreef:Ja precies, dat wordt wel lastig. Ik vroeg me dus al af hoe je dat gemaakt had.Eerdere citaten tonen
Aarclay schreef:Dat zou ook wel vet zijn, maar blijft nog verre toekomst, vrees ik
Ik ga ook eens kijken naar Monkey Learn, geen idee wat dat is of wat dan kan, maar het klinkt interessant. Leuk om morgen na mijn werk even door te nemen.
Basic WP panel 
Afbeelding niet beschikbaarDe bron kon niet worden geladen (i.imgur.com).Bron openen ↗

Afbeelding niet beschikbaarDe bron kon niet worden geladen (i.imgur.com).Bron openen ↗Ben schreef:Basic WP panel
Afbeelding tonen
Afbeelding niet beschikbaarDe bron kon niet worden geladen (i.imgur.com).Bron openen ↗Jponsen schreef:Met een ander thema dan, of?Eerdere citaten tonen
Ben schreef:Basic WP panelAfbeelding tonen
Afbeelding niet beschikbaarDe bron kon niet worden geladen (i.imgur.com).Bron openen ↗
Is inderdaad een thema, Slate volgens mij: https://wordpress.org/plugins/slate-admin-theme/
Jponsen schreef:Met een ander thema dan, of?Eerdere citaten tonen
Ben schreef:Basic WP panelAfbeelding tonen
Afbeelding niet beschikbaarDe bron kon niet worden geladen (i.imgur.com).Bron openen ↗
Dit is inderdaad Slate zoals @Corvette al vermeldde

