机器学习--如何将NLP应用到深度学习(3)

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机器学习--如何将NLP应用到深度学习(3)

数据收集以后,我们下面接着要干的事情是如何将文本转换为神经网络能够识别的东西. 词向量作为自然语言,只有被数学化才能够被计算机认识和计算.数学化的方法有很多,最简单的方法是为每个词分配一个编号,这种方法已经有多种应用,但是依然存在一个缺点:不能表示词与词的关系. 词向量是这样的一种向量[2.1, -3.31, 83.37, 93.0, -18.2, --],每一个词对应一个向量,词义相近的词,他们的词向量距离也会越近(欧氏距离.夹角余弦) 词向量有一个优点,就是维度一般较低,一般是50维或…

fastText、TextCNN、TextRNN……这里有一套NLP文本分类深度学习方法库供你选择

https://mp.weixin.qq.com/s/_xILvfEMx3URcB-5C8vfTw 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法. 它具有文本分类的各种基准模型,还支持多标签分类,其中多标签与句子或文档相关联. 虽然这些模型很多都很简单,可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余,但是这些模型中的其中一些是非常经典的,因此它们可以说是非常适合作为基准模型的. 每个模型在模型类型下都有一个测试函数. 我们还探讨了用两个seq2seq模型(带有注意的seq2seq模型,以及tr…

基于C#的机器学习--c# .NET中直观的深度学习

在本章中,将会学到: l 如何使用Kelp.Net来执行自己的测试 l 如何编写测试 l 如何对函数进行基准测试 Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库.由于能够将函数链到函数堆栈中,它在一个非常灵活和直观的平台中提供了惊人的功能.它还充分利用OpenCL语言平台,在支持cpu和gpu的设备上实现无缝操作.深度学习是一个非常强大的工具,对Caffe和Chainer模型加载的本机支持使这个平台更加强大.您将看到,只需几行代码就可以创建一个100万个隐藏层的深度学习网络. Kelp.Ne…

NLP&深度学习：近期趋势概述

NLP&深度学习:近期趋势概述摘要:当NLP遇上深度学习,到底发生了什么样的变化呢? 在最近发表的论文中,Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统和应用程序的一些最新趋势.本文的重点介绍是对各种NLP任务(如视觉问答(QA)和机器翻译)最新技术(SOTA)结果的回顾和比较.在这篇全面的综述中,你可以详细了解NLP深度学习的过去,现在和未来.此外,你还将学习一些在NLP中应用深度学习的最佳实践.其中主题包括: 1.分布式表示的兴起(例如,word2vec): 2.卷积,…

聊天机器人（chatbot）终极指南：自然语言处理（NLP）和深度机器学习（Deep Machine Learning）

在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此我很快就开始把这些资源编制成列表. 不久,我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了. 在这个过程中,我的名单变成了一个指南,经过一些好友的敦促和鼓励,我决定和大家分享这个指南,或许是一个精简的版本 - 由于长度的原因. 这个指南主要基于Denny Br…

深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识. 以下为正文: 本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系. 图1 人工智能并非将…

一张图看懂AI、机器学习和深度学习的区别

AI(人工智能)是未来,是科幻小说,是我们日常生活的一部分.所有论断都是正确的,只是要看你所谈到的AI到底是什么. 例如,当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol,媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI.机器学习.深度学习等术语.AlphaGo之所以打败Lee Se-dol,这三项技术都立下了汗马功劳,但它们并不是一回事. 要搞清它们的关系,最直观的表述方式就是同心圆,最先出现的是理念,然后是机器学习,当机器学习繁荣之后就出现了深度学习,今天的…