转:http://blog.csdn.net/lanxu_yy/article/details/29918015 为什么需要语言模型? 想象“语音识别”这样的场景,机器通过一定的算法将语音转换为文字,显然这个过程是及其容易出错的.例如,用户发音“Recognize Speech”,机器可能会正确地识别文字为“Recognize speech”,但是也可以不小心错误地识别为“Wrench a nice beach".简单地从词法上进行分析,我们无法得到正确的识别,但是计算机也不懂语法,那么我们应该…

http://52opencourse.com/111/斯坦福大学自然语言处理第四课-语言模型(language-modeling) 一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学…

前一篇文章  用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门    介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子.现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法.现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火的一个模型: 用递归神经网络构建一个语言模型. 递归神经网络 (RNN),用图形化的表示则是隐层连接到自己的神经网络(当然只是RNN中的一种): 不同于普通的神经网络,RNN假设样例之间并不是独立的.例如要预测“上”这个字的下一个字是什么,那么在“上”之前出现过的字就很重要,如果之前出现过“工作”,…

前言 自然语言处理 ( Natural Language Processing, NLP) 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向.它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,用于分析理解机器与人之间的交互,常用的领域有:实体识别.文本纠错.情感分析.文本分类.关键词提取.自动摘要提取等方面.本文将从分词.词频.词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理,讲解 One-Hot.TF-IDF.PageRank 等算法及 LDA.LDiA.LSA 等语义分析的原理.介绍…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/239 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看…

RNNs and Language modeling in TensorFlow From feed-forward to Recurrent Neural Networks (RNNs) In the last few weeks, we've seen how feed-forward and convolutional neural networks have achieved incredible results. They perform on par with, even outpe…

百度智能云文档链接 : https://cloud.baidu.com/doc/SPEECH/index.html 1.百度语音合成 概念: 顾名思义,就是将你输入的文字合成语音,例如: from aip import AipSpeech """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = ' API_KEY = '5a8u0aLf2SxRGRMX3jbZ2VH0' SECRET_KEY = 'UAaqS13z6DjD9Qbjd065…

Recurrent Neural Network Language Modeling Toolkit  工具使用点击打开链接 本博客地址:http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/38385471 依照训练的进度学习代码: RNN训练过程(摘自Mikolov的博士论文): 1. Set time counter t = 0, initialize state of the neurons in the hidden layer s(t)…

1. n-grams 统计语言模型研究的是一个单词序列出现的概率分布(probability distribution).例如对于英语,全体英文单词构成整个状态空间(state space). 边缘概率分布 p(Xt=k) 称为 unigram: 使用一阶马尔科夫模型(Markov model),则 p(Xt=k|Xt−1=j) 又称为 bigram: 类似地,基于二阶马尔科夫模型,p(Xt=k|Xt−1=j),Xt−2=i 称为 trigram: 下图为达尔文著名的<物种起源>英文版字母 {…

Review: Conditional LMs Note that, in the Encoder part, we reverse the input to the ‘RNN’ and it performs well. And we use the Decoder network(also a RNN), and use the ‘beam search’ algorithm to generate the target statement word by word. The above n…