1. 词带的简单解释: 每一个词出现了多少次,缺点是不知道顺序 2.seq2seq自然语言处理的核心 RNN: 一对一:输入一个,输出一个 一对多:输入一个,输出多个 多对一:输入多个,输出一个 多对多:输入多个,输出多个 原始数组: 改变一次的数组: 改变两次的数组: 改变三次的数组 结果输出: greedy decoding 避免最佳的回答方式,使用其他的解码方式 beam search decoding 从最佳回答中,选择几种方式,给出其他解决方案 二:入门自然语言处理 基本的技能用法:…

机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然.清晰的脉络.显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题.机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.计算复杂性理论等多门学科.…

刚面完 AI 岗,这几点分享给你!- AI科技大本营 https://mp.weixin.qq.com/s/05G5HKSkZwhwnmskijToLQ 1.训练决策树时的参数是什么? 2.在决策树的节点处分割的标准是什么? 3.基尼系数的公式是什么? 4.熵的公式是什么? 5.决策树如何决定在哪个特征处分割? 6.你如何用数学计算收集来的信息?你确定吗? 7.随机森林的优点有哪些? 8.介绍一下boosting算法. 9.gradient boosting如何工作? 10.关于AdaBoost…

一 概述 1.1 自然语言处理四大任务 序列标注 分词 词性标注 命名实体识别 分类任务 文本分类 情感分析 判断句子关系 问答系统 对话系统 阅读理解 生成任务 机器翻译 自动文摘 图像描述生成 1.2 关键词 研究 One-Hot编码 / N-Gram / NNLM(神经语言模型) TF-IDF / BM25 / Word2Vec / TextRank Seq2Seq / Attention / BERT 评测 ROUGE / AUC / P-R-F 二 会议 会议/组织:ACL(Assoc…

  一.机器学习概述 1.1.什么是机器学习? 机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测 1.2.为什么需要机器学习? 解放生产力,智能客服,可以不知疲倦的24小时作业 解决专业问题,ET医疗,帮助看病 提供社会便利,例如杭州的城市大脑 1.3.机器学习应用场景 自然语言处理 无人驾驶 计算机视觉 推荐系统 二.数据来源与类型 2.1.数据的来源 企业日益积累的大量数据(互联网公司更为显著) 政府掌握的各种数据 科研机构的实验数据 2.2.数据的类型 数据的类型将…

大数据之行,始于足下:谈谈语料库知多少 作者:白宁超 2016年7月20日13:47:51 摘要:大数据发展的基石就是数据量的指数增加,无论是数据挖掘.文本处理.自然语言处理还是机器模型的构建,大多都是基于一定量的数据,数据规模达到一定程度,采用基于规则方法或者概率统计学的方法进行模型构建,感兴趣知识的获取才更有意义.那么,是不是数据足够大就是大数据了?是不是数据足够多就构成语料库了?往往一个模型好坏跟训练数据或者检验数据的语料库息息相关.本文笔者带你走进语料库的世界,在随后模型构建过程避免一些…

[搜狗]网页搜索抓取与挖掘组诚聘实习生 工作方向: 抓取架构方向. 职位要求  1.对互联网和搜索引擎技术有浓厚兴趣: 2.熟练使用c .熟悉Linux开发环境.熟悉shell.python.awk等至少一种脚本语言.  3.熟练掌握数据结构.对经常使用算法有较深入的理解:  4.学习能力强,善于分析问题,独立处理问题.  5.研一以上,每周实习时间不少于25小时,能连续实习不少于6个月  在这里,能够与很多优秀同事共事.能够锻炼架构设计.策略优化能力,能够看到自己的工作成果被海量用户使用,有充…

Python 目录: 管理面板 算法和设计模式 反垃圾邮件 资产管理 音频 验证 构建工具 缓存 ChatOps工具 CMS 代码分析和Linter 命令行工具 兼容性 计算机视觉 并发和并行性 组态 密码学 数据分析 数据验证 数据可视化 数据库驱动程序 数据库 日期和时间 调试工具 深度学习 DevOps工具 分配 文档 下载器 电子商务 编辑器插件和IDE 电子邮件 环境管理 文件 外部函数接口 形式 功能编程 游戏开发 地理位置 GUI 硬件 HTML操作 HTTP 意象 实现 互动译员…

1.基础概念 机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科.最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车.实用的语音识别.高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高.当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次.许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径.在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使用这些技术,并自己动手实践这些技术.更重要的是,您将不仅将学习理论知识,还将学习如何实践,如何快速使用强大的技术来解决新问题.…

机器不学习 jqbxx.com-专注机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱 今年开始接触chatbot,跟着各种专栏学习了一段时间,也读了一些论文,在这里汇总一下.感觉是存在一些内在的趋势的.只是要找到一个当下切实可行又省时省力的方案好像不太容易. 论文摘要 <Information Extraction over Structured Data: Question Answering with Freebase> 本文利用查询KB替代查询数据库,可以更好的理…