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查询Tags标签： NLP，共有 104条记录-
CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning 笔记、文献及知识点整理 （一）词向量（一）
词向量：引言、SVD和Word2Vec关键词：NLP(自然语言处理)、词向量、SVD(奇异值分解)、Skip-gram、CBOW(连续词袋)、负采样、层级Softmax、Word2Vec 自然语言是一个离散的、符号化的范畴体系。 1. NLP概述 1.1 NLP有什么特别之处？ 人类（自然）语言有什么特别之处？ 人类语…
2021/11/25 23:15:32 人评论 次浏览 -
Python编程及高级数据分析
一、介绍（11月22日） python数据分析常用的包数据库实现的功能的在panda包里面找 其中M\S\P是数据可视化工具 深度学习使用的包是pytorch(facebook支持) 中文的nlp：Jieba、pynlpir 英文的nlp:NLTK 学python前的准备工作Pycharm: 是按照程序员的使用习惯设计的软件 机器语…
2021/11/22 22:10:48 人评论 次浏览 -
Python编程及高级数据分析
一、介绍（11月22日） python数据分析常用的包数据库实现的功能的在panda包里面找 其中M\S\P是数据可视化工具 深度学习使用的包是pytorch(facebook支持) 中文的nlp：Jieba、pynlpir 英文的nlp:NLTK 学python前的准备工作Pycharm: 是按照程序员的使用习惯设计的软件 机器语…
2021/11/22 22:10:48 人评论 次浏览 -
NLP-Good Turning平滑
目录1.遇见的问题 2.Good Turning平滑 3.实验数据1.遇见的问题 这个平滑方法在语言模型里面应用较多。由于我们的词典库中，单词量非常大， 语料中基本上不会完全出现所有的词，因此，如何预测出现新词的概率？2.Good Turning平滑 首先定义一个N(c)：出现c次的单词的个数 …
2021/11/17 23:42:37 人评论 次浏览 -
NLP-Good Turning平滑
目录1.遇见的问题 2.Good Turning平滑 3.实验数据1.遇见的问题 这个平滑方法在语言模型里面应用较多。由于我们的词典库中，单词量非常大， 语料中基本上不会完全出现所有的词，因此，如何预测出现新词的概率？2.Good Turning平滑 首先定义一个N(c)：出现c次的单词的个数 …
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【莫烦Python】机器要说话 NLP 自然语言处理教程 W2V Transformer BERT Seq2Seq GPT 笔记
【莫烦Python】机器要说话 NLP 自然语言处理教程 W2V Transformer BERT Seq2Seq GPT 笔记 教程与代码地址P1 NLP行业大佬采访P2 NLP简介P3 1.1 课程目标P4 2.1 搜索引擎简介P5 2.2 搜索引擎算法（TF-IDF 检索）P6 2.3 Sklearn 搜索的扩展P7 3.1 词向量可以这样理解P8 3.2 …
2021/10/25 17:10:17 人评论 次浏览 -
【莫烦Python】机器要说话 NLP 自然语言处理教程 W2V Transformer BERT Seq2Seq GPT 笔记
【莫烦Python】机器要说话 NLP 自然语言处理教程 W2V Transformer BERT Seq2Seq GPT 笔记 教程与代码地址P1 NLP行业大佬采访P2 NLP简介P3 1.1 课程目标P4 2.1 搜索引擎简介P5 2.2 搜索引擎算法（TF-IDF 检索）P6 2.3 Sklearn 搜索的扩展P7 3.1 词向量可以这样理解P8 3.2 …
2021/10/25 17:10:17 人评论 次浏览 -
【实践】NLP领域中的ERNIE模型在阅读理解中的应用
使用ERNIE在DuReader_robust上进行阅读理解 1. 实验内容 机器阅读理解 (Machine Reading Comprehension) 是指让机器阅读文本，然后回答和阅读内容相关的问题。阅读理解是自然语言处理和人工智能领域的重要前沿课题，对于提升机器的智能水平、使机器具有持续知识获取的能力…
2021/10/23 6:11:37 人评论 次浏览 -
【实践】NLP领域中的ERNIE模型在阅读理解中的应用
使用ERNIE在DuReader_robust上进行阅读理解 1. 实验内容 机器阅读理解 (Machine Reading Comprehension) 是指让机器阅读文本，然后回答和阅读内容相关的问题。阅读理解是自然语言处理和人工智能领域的重要前沿课题，对于提升机器的智能水平、使机器具有持续知识获取的能力…
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NLP学习笔记＜4＞ 循环神经网络RNN之()LSTM
目录4.1 长短期记忆网络与门控循环4.2 RNN的架构设计 4.3 pytorch实现 1.RNN 2.LSTM3.Bi-LSTM4.1 长短期记忆网络与门控循环 长短期神经网络（Long Short-term Memory, LSTM）神经网络能够进一步改善之前RNN的记忆能力并且减轻梯度爆炸和梯度消失的问题，它对RNN的主要修改…
2021/10/9 23:41:45 人评论 次浏览 -
NLP学习笔记＜4＞ 循环神经网络RNN之()LSTM
目录4.1 长短期记忆网络与门控循环4.2 RNN的架构设计 4.3 pytorch实现 1.RNN 2.LSTM3.Bi-LSTM4.1 长短期记忆网络与门控循环 长短期神经网络（Long Short-term Memory, LSTM）神经网络能够进一步改善之前RNN的记忆能力并且减轻梯度爆炸和梯度消失的问题，它对RNN的主要修改…
2021/10/9 23:41:45 人评论 次浏览 -
【NLP】《Chinese Poetry Generation with Planning based Neural Network》的阅读笔记
背景 前段时间回顾和学习了基于RNN+Attention与基于CNN+Attention的seq2seq模型：【NLP】seq2seq 由浅入深——基于Rnn和Cnn的处理方式，于是现在想找一些案例练练手。 seq2seq最常见的实践就是翻译，看看网上大多是什么英语到法语，到德语的一些案例。说实话，能不能整点…
2021/10/4 6:13:36 人评论 次浏览 -
【NLP】《Chinese Poetry Generation with Planning based Neural Network》的阅读笔记
背景 前段时间回顾和学习了基于RNN+Attention与基于CNN+Attention的seq2seq模型：【NLP】seq2seq 由浅入深——基于Rnn和Cnn的处理方式，于是现在想找一些案例练练手。 seq2seq最常见的实践就是翻译，看看网上大多是什么英语到法语，到德语的一些案例。说实话，能不能整点…
2021/10/4 6:13:36 人评论 次浏览 -
文件读取与保存(nlp,json)
json.load() 从文件流中读取json格式的字符串，转化为python对象，文件格式为XXX.json json.loads() 将json格式的字符串转换为python对象json.dump() 将python中符合json格式的对象写到文件中 json.dumps() 将python中符合json格式的对象转换为字符串类型，并不常用例：有…
2021/10/2 23:10:39 人评论 次浏览 -
文件读取与保存(nlp,json)
json.load() 从文件流中读取json格式的字符串，转化为python对象，文件格式为XXX.json json.loads() 将json格式的字符串转换为python对象json.dump() 将python中符合json格式的对象写到文件中 json.dumps() 将python中符合json格式的对象转换为字符串类型，并不常用例：有…
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