在谈N-Gram模型之前,我们先来看一下Mrkove假设: 1.一个词的出现仅仅依赖于它前面出现的有限的一个或者几个词: 2.一个词出现的概率条件地依赖于前N-1个词的词类. 定义 N-Gram是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型,对中文而言,我们称之为汉语语言模型(CLM,Chinese Language Model).汉语语言模型利用上下文中相邻词之间的搭配信息,在需要把连续无空格的拼音.比划,或者代表字母或者比划的数字,转换成汉字串(即句子)时,可以计算出具有最大概率的句子,从而实现到…

http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations).这些方法显著推动了语音识别.视觉识别.目标检测以及许多其他领域(比如,药物发现以及基因组学)的技术发展.利用反向传播算法(backpropagation algorithm)来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数,深度学习发现了大数据集的复杂结构.深层卷积网络(deep convolutional…

一.中文分词 词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,英文单词之间是以空格作为自然分界符的,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此,中文词语分析是中文信息处理的基础与关键. Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分,或者二元切分.除此之外,还有最大切分(包括向前.向后.以及前后相结合).最少切分.全切分等等. 二. 中文分词技术分类 我们讨论的分词算法可分为三大类: 1.基于词典:基于字典.词库匹配的分词方法:(字符串匹配.机械分词法) 2.基于统计:基于词频…

论文笔记1:Deep Learning         2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论文,介绍了什么是监督学习.反向传播来训练多层神经网络.卷积神经网络.使用深度卷积网络进行图像理解.分布式特征表示与语言处理.递归神经网络,并对深度学习技术的未来发展进行展望. 原文摘要: 1,深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.        …

http://www.hankcs.com/nlp/ner/place-names-to-identify-actual-hmm-viterbi-role-labeling.html 命名实体识别(Named Entity Recognition)也是自然语言处理中的一个难关,特别是中文这样没有大小写等固定形态的语言.上次介绍过<实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别>,这次基于类似的原理,为HanLP实现中文地址地名(NS)的自动识别. 原理 训练 对熟语料自动角色标注,统计单词的角…

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em…

NLP十大里程碑 2.1 里程碑一:1985复杂特征集 复杂特征集(complex feature set)又叫做多重属性(multiple features)描写.语言学里,这种描写方法最早出现在语音学中.美国计算语言学家Martin Kay于1985年在“功能合一语法”(FunctionalUnification Grammar,简称FUG)新语法理论中,提出“复杂特征集”(complex feature set)概念.后来被Chomsky学派采用来扩展PSG的描写能力. 图1 美国计算语言…

原文摘要:深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.这些方法在很多方面都带来了显著的改善,包含最先进的语音识别.视觉对象识别.对象检測和很多其他领域,比如药物发现和基因组学等.深度学习可以发现大数据中的复杂结构.它是利用BP算法来完毕这个发现过程的.BP算法可以指导机器怎样从前一层获取误差而改变本层的内部參数,这些内部參数可以用于计算表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据.比方文本和语音方面表现出了闪亮的一面. 机…

参考: https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA http://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 语言模型本质上是在回答一个问题:出现的语句是否合理. 在历史的发展中,语言模型经历了专家语法规则模型(至80年代),统计语言模型(至00年),神经网络语言模型(到目前). 专家语法规则模型 在计算机初始阶段,随着计算机编程语言的发展,归纳出…

 1.word2vec简介 word2vec,即词向量,就是一个词用一个向量来表示.是2013年Google提出的.word2vec工具主要包含两个模型:跳字模型(skip-gram)和连续词袋模型(continuous bag of words,简称CBOW),以及两种高效训练的方法:负采样(negative sampling)和层序softmax(hierarchical softmax).word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系.word2vec是一个NLP工具,它可…

首先看一下.NET 中的基元类型,如下表: C# Type | .NET Framework Type -------------| ---------------------- bool | System.Boolean byte | System.Byte sbyte | System.SByte char | System.Char decimal | System.Decimal double | System.Double float | System.Single int | Sys…

1.v连用形+ものの:虽然~但是(201212-32) -(の)かというと/かといえば(201412-38)a动词ます辞書形・た形/イ形+~ な形語幹/名+~a,"至于是否・・・・・・","是不是・・・・・・就・・・・・・"eg:文章がうまければ誰でも作家になれるかというと.そんなことはない(是不是文章写得好就都能成为作家,其实并不是这样的) b,疑問詞+~:提出疑问后,给出原因或解释,"要说・・・・・・那是因为・・・・・・"eg:夏休みが嫌いだ…

23种GOF设计模式一般分为三大类:创建型模式.结构型模式.行为模式. 创建型模式抽象了实例化过程,它们帮助一个系统独立于怎样创建.组合和表示它的那些对象.一个类创建型模式使用继承改变被实例化的类,而一个对象创建型模式将实例化托付给还有一个对象.创建型模式有两个不断出现的主旋律.第一,它们都将关于该系统使用哪些详细的类的信息封装起来.第二,它们隐藏了这些类的实例是怎样被创建和放在一起的.整个系统关于这些对象所知道的是由抽象类所定义的接口.因此,创建型模式在什么被创建,谁创建它,它是怎样被创建的,…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf . NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016…

NLP+句法结构(三)︱中文句法结构(CIPS2016.依存句法.文法)转自:https://www.cnblogs.com/maohai/p/6453389.html 摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 一.依存句法分析 依存语法存在一个共同的基本假设:句法结构本质上包含词和词之间的…

马尔可夫模型(Markov Model)是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概率文法等各个自然语言处理等应用领域.经过长期发展,尤其是在语音识别中的成功应用,使它成为一种通用的统计工具. 以下利用一篇英文演讲来实现简单得文字生成器,结果其实是一个胡言乱语得结果,但我们可以通过这个类型粗略理解机器学习,首先英文演讲文章的链接:http://pythonscraping.com/files/inaugurationSpeech.txt 以及我上一篇处理该文章的博客链接:htt…

绪论概念&文法与语言 以老师PPT为标准,借鉴部分教材内容,AlvinZH学习笔记. 绪论基本概念 1. 低级语言:字位码.机器语言.汇编语言.与特定的机器有关,功效高,但使用复杂.繁琐.费时.易出错. 高级语言:Fortran.Pascal.C语言等.不依赖具体机器,移植性好,对用户要求低,易使用,易维护等. 2. 把高级程序设计语言翻译成汇编语言后机器语言的工作称为编译,完成翻译工作的软件系统称为编译程序或编译器. 3. 源程序:程序语言处理系统的输入程序,用汇编语言或高级语言编写的程序.编…

---内容开始--- 这是一份编译原理实验报告,分析表是手动造的,可以作为借鉴. 基于  SLR(1) 分析法的语法制导翻译及中间代码生成程序设计原理与实现1 .理论传授语法制导的基本概念,目标代码结构分析的基本方法,赋值语句语法制导生成四元式的基本原理和方法,该过程包括语法分析和语义分析过程. 2 .目标任务[ 实验 项目] 完成以下描述赋值语句 SLR(1)文法语法制导生成中间代码四元式的过程.G[A]:A→V=EE→E+T∣E-T∣TT→T*F∣T/F∣FF→(E)∣iV→i [ 设计说明…

1.设文法G2(S): S->AB A->aA|a B->bB|b G2(S)产生的语言是什么? 解:L(G2)={ambn|m,n≥1} 2.请给出产生语言为{anbn|n≥1}的文法 解:G3(S): S->ab|aSb 3.上下文无关文法 一个四元数组G=(VN,VT,S,P) VN:非空有限的非终结符集合 VT:非空有限的终结符集 S:开始符号 P:产生式集合 其中,VN∩VT=∅,S∈VN…

大半夜的,先说些废话提提神 如今智能家居已经不再停留在概念阶段,高大上的科技公司都已经推出了自己的部分或全套的智能家居解决方案,不过就目前的现状而言,大多还停留在展厅阶段,还没有广泛的推广起来,有人说最大的问题是标准不统一云云,但在我看来,最大的问题在于两个方面,一个是价格,一个是操作的简便性,技术上的问题并不是阻碍智能家居推广的核心因素. 再来说说最近很火很惹人爱的微软小娜,Cortana.本人作为微软的死忠,作为一名靠.Net混饭的屌丝程序男,自然是有一部撸妹的,并且在小娜推送当天更新了手机…

import java.util.Hashtable; /** * 享元模式 * @author TMAC-J * 享元模式一般和工厂模式一起使用,但此处为了更好说明,只用享元模式 * 定义:享元模式针对于是一种以时间来切换空间的方式,其公用同一实例,线程池,string都是其应用 */ public class FlyweightPattern { public class Flyweight{ private Hashtable<String, Object> objs = new Has…

最近在学做微信开发,没有自己的域名和服务器就不得不寄人篱下,索性自己就到云主机上搭建了个服务器,但是水平有限弄了一个下午~~有自己的域名和服务器的好处相信不用我多说了.比如日后可以有自己域名的个性博客,或是把自己的项目放在里面展现给其他人看~~下面就开始进入正题了 一:云服务器 可能有些同学还不知道有这福利:1元=服务器+域名(腾讯云),每天有200个名额,祝各位好运! 这就是我买下的最低配的1元服务器啦~~(如果是搭建node服务器的话,建议装CentOS系统,能少很多麻烦) 二:关于域名解析…

一.引言 在软件开发过程,如果我们需要重复使用某个对象的时候,如果我们重复地使用new创建这个对象的话,这样我们在内存就需要多次地去申请内存空间了,这样可能会出现内存使用越来越多的情况,这样的问题是非常严重,然而享元模式可以解决这个问题,下面具体看看享元模式是如何去解决这个问题的. 二.享元模式的详细介绍 在前面说了,享元模式可以解决上面的问题了,在介绍享元模式之前,让我们先要分析下如果去解决上面那个问题,上面的问题就是重复创建了同一个对象,如果让我们去解决这个问题肯定会这样想:“既然都是同一个…

C语言文法 源程序 → 外部声明 | 子程序(外部声明) 外部声明   → 函数定义| 函数声明 函数定义 → 类型标识符(复合句) 标识符类型 → 无类型 | 字符型 | 整型 | 浮点型 整型→ 长整型 | 短整型 | 无符号整型 声明→ 指针直接声明| 直接声明 指针 → * | * 指针 直接声明→ 标识符| 直接声明[ ]| 直接声明[常量表达式]| 标识符(参数列表)| 标识符() | (直接声明 , 标识符列表) 标识符列表→标识符 | (标识符列表 ,标识符) 常数表达式→ 条件…

很多笔试面试都喜欢考察快排,叫你手写一个也不是啥事.我很早之前就学了这个,对快速排序的过程是很清楚的.但是最近自己尝试手写,发现之前对算法的细节把握不够精准,很多地方甚至只是大脑中的一个映像,而没有理解其真正的本质意图.于是今天结合了<数据结构>(严蔚敏),和<算法导论>进行一番探究. 首先先给出快速排序的严蔚敏版的实现(实际上这部分的partition也是算法导论里面思考题的实现方式,细节可能不一样): public class QuickSort implements Sort…

3143: [Hnoi2013]游走 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2264  Solved: 987[Submit][Status][Discuss] Description 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数…

3270: 博物馆 Time Limit: 30 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 292  Solved: 158[Submit][Status][Discuss] Description 有一天Petya和他的朋友Vasya在进行他们众多旅行中的一次旅行,他们决定去参观一座城堡博物馆.这座博物馆有着特别的样式.它包含由m条走廊连接的n间房间,并且满足可以从任何一间房间到任何一间别的房间. 两个人在博物馆里逛了一会儿后两人决定分头行动,去看各自感兴趣的艺术品.他…

当做重要决定时,我们可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题也是这样,这就是元算法(meta-algorithm)背后的思路. 元算法是对其他算法进行组合的一种方式,其中最流行的一种算法就是AdaBoost算法.某些人认为AdaBoost是最好的监督学习的方法,所以该方法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一. 集成学习或者元算法的一般结构是:先产生一组"个体学习器",再用某种策略将他们结合起来.个体学习器通常是由一个现有的学习算法从训练数据产生. 根据个体学习器的生…

一.享元模式 在一个系统中如果有多个相同的对象,这些对象有部分状态是可以共享的,我们运用共享技术就能有效地支持大量细粒度的对象. 二.例子 举个围棋的例子,围棋的棋盘共有361格,即可放361个棋子.现在要实现一个围棋程序,该怎么办呢?首先要考虑的是棋子棋盘的实现,可以定义一个棋子的类,成员变量包括棋子的颜色.形状.位置等信息,另外再定义一个棋盘的类,成员变量中有个容器,用于存放棋子的对象. (1)未采用享元模式的实现 //棋子颜色 enum PieceColor {BLACK, WHITE};…

有个问题: Integer i1 = 12; Integer i2 = 12; System.out.println(i1 == i2);//输出true Integer i1 = 130; Integer i2 = 130; System.out.println(i1 == i2);//输出false 为什么第一个输出true,第二个输出false?答案:数字大小在一个字节内,-128~127之间,重复创建并不会产生新对象.一旦数字超出一个字节,则会创建新的对象.因为小的数字会经常使用,将经常…