【NLP】Python NLTK处理原始文本
Python NLTK 处理原始文本作者：白宁超2016年11月8日22:45:44摘要：NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包，其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口，涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS...
基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练
基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq迄今为止，神经网络的成功建立在更大的数据集、更好的理论模型和缩短的训练时间上。特别是顺序模型，可以从...
转载：深度学习在NLP中的应用
之前研究的CRF算法，在中文分词，词性标注，语义分析中应用非常广泛。但是分词技术只是NLP的一个基础部分，在人机对话，机器翻译中，深度学习将大显身手。这篇文章，将展示深度学习的强大之处，区别于之前用符号来表示语义，深度学习用向量表达语义。这篇文章的最大价值在于，为初学者指明了研究方向。下面为转载的原...
Coursera Deep Learning笔记 序列模型（二）NLP & Word Embeddings(自然语言处理与词嵌入)
参考1. Word Representation之前介绍用词汇表表示单词，使用one-hot 向量表示词，缺点：它使每个词孤立起来，使得算法对相关词的泛化能力不强。从上图可以看出相似的单词分布距离较近，从而也证明了Word Embeddings能有效表征单词的关键特征。2. 词嵌入(word emb...
NLP:单词嵌入Word Embeddings
深度学习、自然语言处理和表征方法原文链接：http://blog.jobbole.com/77709/一个感知器网络（perceptron network）。感知器 （perceptron）是非常简单的神经元，如果超过一个阈值它就会被启动，如果没超过改阈值它就没反应。感知器网络的输入和输出都是是二进...
DL4NLP——词表示模型（二）基于神经网络的模型：NPLM；word2vec（CBOW/Skip-gram）
本文简述了以下内容：神经概率语言模型NPLM，训练语言模型并同时得到词表示word2vec：CBOW / Skip-gram，直接以得到词表示为目标的模型（一）原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型（二）原始Skip-gram模型（三）word analogy神经概率语言...
[NLP] 酒店名归类
目标：我们内部系统里记录的酒店名字是由很多人输入的，每个人输入的可能不完全一样，比如，‘成都凯宾斯基大酒店’， ‘凯宾斯基酒店’， ‘凯宾斯基’， 我们的初步想法是能不能把大量的记录归类，把很多相似的名字归成一类，然后自动给出一个建议的名字向量化和建模：大概的想法是，先找出一个相似性算法，然后在调用...
NLP1 —— Python自然语言处理环境搭建
最近开始研究自然语言处理了，所以准备好好学习一下，就跟着《Python自然语言处理》这本书，边学边整理吧安装Mac里面自带了python2.7，所以直接安装nltk就可以了。默认执行sudo pip install -U nltk会报错：Collecting nltk Downloading nl...
史上最详尽的NLP预处理模型汇总
文章发布于公号【数智物语】 （ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。转自 | 磐创AI（公众号ID:xunixs）作者 | AI小昕编者按：近年来，自然语言处理（NLP）的应用程序已经无处不在。NLP使用率的快速增长主要归功于通过预训练模型实现的迁移学习概念，迁移学习本质...
常见26种NLP任务的练手项目
经常有人问我：老大让我完成xxx，我不会，他也不会，但是很着急。这个任务怎么实现啊？这个任务需要什么技术啊？这种情况我遇到有100+次了，而且很多时候问得问题跟具体需要的技术简直是驴唇不对马嘴。所以今天整理了常见的30种NLP任务非常适合练手的Project，我觉得有俩作用：研究+练手，加深理解，做...
【NLP_Stanford课堂】语言模型3
一、产生句子方法：Shannon Visualization Method过程：根据概率，每次随机选择一个bigram，从而来产生一个句子比如:从句子开始标志的bigram开始，我们先有一个(<s>, w)，w是随机一个单词，比较有可能的是I这个单词，那么我们就有(<s>, ...
【NLP】自然语言处理：词向量和语言模型
声明：这是转载自LICSTAR博士的牛文，原文载于此：http://licstar.net/archives/328这篇博客是我看了半年的论文后，自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结，在此分享。其中必然有局限性，欢迎各种交流，随便拍。Deep Learning 算法...
NLP中word2vec的CBOW模型和Skip-Gram模型
参考：tensorflow_manual_cn.pdf Page83例子(数据集)：the quick brown fox jumped over the lazy dog.(1)CBOW模型：（2）Skip-Gram模型:...
百度NLP一面
C++ ： 1.拷贝构造函数和重载=符分别在什么情况下被调用，实现有什么区别2.虚函数的目的，虚函数和模板类的区别，如何找到虚函数常规算法： 1. 如何输出一个集合的所有真子集，递归和非递归的方法。智力题： 1. 有100W个集合，每个集合中的word是同义词，同义词具有传递性， 比如...
理解NLP中的卷积神经网络（CNN）
此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解，他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目。 · 翻译不周到的地方请大家见谅。阅读完本文大概需要7分钟左右的时间，如果您有收获，请点赞关注 ：）一、理解NLP中的卷积神经网络（CNN）现在当我们听到神经网络（CN...
[NLP/Attention]关于attention机制在nlp中的应用总结
原文链接： https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932attention 总结参考：注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用 Attention函数的本质可以被描述为一个查询（query）到一...
浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作
目录浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作前言NLP相关的文本预处理浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作前言之所以心血来潮想写这篇博客，是因为最近在关注NLP文本分类这类任务中的文本预处理工作，想总结一下自己的所学所想，老规矩，本博文记载仅供备忘与参考，不具备学术价...
[Algorithm & NLP] 文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型
深度学习掀开了机器学习的新篇章，目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法，那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢？引用三年前一位网友的话来讲：“Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep...
NLP学习（1）---Glove模型---词向量模型
一、简介：1、概念：glove是一种无监督的Word representation方法。Count-based模型，如GloVe，本质上是对共现矩阵进行降维。首先，构建一个词汇的共现矩阵，每一行是一个word，每一列是context。共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率。由于c...
【NLP】Conditional Language Modeling with Attention
Review: Conditional LMsNote that, in the Encoder part, we reverse the input to the ‘RNN’ and it performs well.And we use the Decoder network(also a RN...