Stanford大学在2015年开设了一门Deep Learning for Natural Language Processing的课程,广受好评.并在2016年春季再次开课.我将开始这门课程的学习,并做好每节课的课程笔记放在博客上.争取做到每周一更吧. 本文是第一篇. NLP简介 NLP,全名Natural Language Processing(自然语言处理),是一门集计算机科学,人工智能,语言学三者于一身的交叉性学科.她的终极研究目标是让计算机能够处理甚至是"理解"人类的自然语…

本节课将开始学习Deep NLP的基础--词向量模型. 背景 word vector是一种在计算机中表达word meaning的方式.在Webster词典中,关于meaning有三种定义: the idea that is represented by a word, phrase, etc. the idea that a person wants to express by using words, signs, etc. the idea that is expressed in a w…

本节课继续讲授word2vec模型的算法细节,并介绍了一种新的基于共现矩阵的词向量模型--GloVe模型.最后,本节课重点介绍了word2vec模型评估的两种方式. Skip-gram模型 上节课,我们介绍了一个十分简单的word2vec模型.模型的目标是预测word \(o\)出现在另一个word \(c\)的上下文语境里的条件概率: \[p(o|c) = \frac{exp(u_o^Tv_c)}{\sum_{w=1}^W{exp(u_w^Tv_c)}}\] 其中,向量\(u_o\)被称为wo…

Deep Learning for NLP Deep Learning for NLP Lecture 2:Introduction to Teano enter link description here Neural Networks can be expressed as one long function of vector and matrix operations. (神经网络可以表示为一个向量和矩阵运算的长函数.) Common Frameworks(常用框架) C/C++ if…

Deep Learning for NLP 文章列举 原文链接:http://www.xperseverance.net/blogs/2013/07/2124/   大部分文章来自: http://www.socher.org/ http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 包括从他们里面的论文里找到的related work   Word Embedding Learnig SENNA原始论文[ACL'07]Fas…

Deep Learning for Natural Language Processing (without Magic) http://nlp.stanford.edu/courses/NAACL2013/ http://nlp.stanford.edu/projects/DeepLearningInNaturalLanguageProcessing.shtml Deep Learning in NLP (一)词向量和语言模型 http://licstar.net/archives/328…

原文链接:http://www.xperseverance.net/blogs/2013/07/2124/   大部分文章来自: http://www.socher.org/ http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 包括从他们里面的论文里找到的related work   Word Embedding Learnig SENNA原始论文[ACL'07]Fast Semantic Extraction Using…

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以…

转自licstar,真心觉得不错,可惜自己有些东西没有看懂 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 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而na…

总结 机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型(model)］.将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上.这些运算被组织成模块,叫作层(layer).深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图.这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数.模型的知识…