[NLP初步] NLP是Natural Lanuage Process的缩写.搜索引擎可以通过关词匹配和完成很多的任务, 比如话题搜索(搜索包含律师, 法院, 控告等词的文档), 但是搜索引擎无法理解"给我找出所有有关在1986年到1990年之间尝试过但最终失败且金额超过100W美金的项目报告文档"这样的查询.为了完成这样的查询, 必须通过NLP技术从文档中提取出有效的信息.另外, 有些机器翻译基于模式匹配, 将一个语言的单词序列关联到另一个语言的单词序列, 要完成翻译, 就要找到与输…

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/231 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 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

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…

正值ACL录用结果发布,国内的老师和同学们又是一次大丰收,在这里再次恭喜所有论文被录用的老师和同学们!我人品爆发,也收获了自己硕士阶段的第二篇ACL论文.本来只是想单纯分享下自己中论文的喜悦,但没成想收到这么多老师和同学的祝贺与鼓励,实在是受宠若惊,在这里也再次感谢各位老师和同学,期待与大家在ACL进行面对面的交流. 我的微博发布后,龙星镖局大神发来邀请,希望我能写一篇小文讲一讲自己的研究.但作为一个小硕士生诚然没什么拿的出手的成果,思来想去,就讲一讲这几年来做NLP研究的经历与感受好了,希望能…

本文亮点: 将用于自然语言处理的CNN架构,从keras0.3.3搬运到了keras2.x,强行练习了Sequential+Model的混合使用,具体来说,是Model里嵌套了Sequential. 本文背景: 暑假在做一个推荐系统的小项目,老师让我们搜集推荐系统领域Top5的算法和模型,要求结合深度学习. 我和小伙伴选择了其中的两篇文献深入研究,我负责跑通文献Convolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware Recomm…

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>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇: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.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…

还是先抄一条NLP假设... 三,有效果比有道理更重要   光说做法有道理或者正确而不顾是否有效果,是在自欺欺人. 在三赢(我好,人好,世界好)的原则基础上追求效果,比坚持什么是对的更有意义. 说道理往往是把焦点放在过去的事情上,注重效果则容易把注意里放在未来. 效果是原定计划的意义基础,亦是所有行动的指标. 有道理是有理性方面的标准决定的,因为没有两个人的信念,价值观和规条是一样的,所以没有两个人的“道理”是一样的. 故此,坚持道理只不过是坚持一套不能放在另一个人身上的信念,价值观和规条. 真…

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…

本篇也同步笔者另一博客上(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81530542) 一.概述 在上一篇中,我们介绍了Word2Vec即词向量,对于Word Embeddings即词嵌入有了些基础,同时也阐述了Word2Vec算法的两个常见模型 :Skip-Gram模型和CBOW模型,本篇会对两种算法做出比较分析并给出其扩展模型-GloVe模型. 首先,我们将比较下原Skip-gram算法和优化后的新Skip-gram算法情况.对比下S…

同步笔者CSDN博客(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81513882). 一.概述 本文将要讨论NLP的一个重要话题:Word2Vec,它是一种学习词嵌入或分布式数字特征表示(即向量)的技术.其实,在开展自然语言处理任务时,一个比较重要的基础工作就是有关词表示层面的学习,因为良好的特征表示所对应的词,能够使得上下午语义内容得以很好地保留和整体串起来.举个例子,在特征表示层面,单词“forest”和单词“oven”是不同的,也很…

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2) 文本向量化及词袋模型 - NLP学习(3-1) 在上一篇博文中,简单地阐述了如何将文本向量化及词袋模型的.文本向量化是为了将文本转换成机器学习算法可以直接处理的数字,直白点说就是这些转换后数字代表了文本的特征(此过程称之为特征提取或者特征编码),可以直接为机器学习模型所用.词袋模型(Bag-of-Words: BOW)则指的是统计单词在一个文本中出现的次数的…

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2)   之前我们都了解了如何对文本进行处理:(1)如用NLTK文本处理库将文本的句子成分分成了N-Gram模型,与此同时引入了正则表达式去除一些多余的句子成分:(2)将停顿词去除:(3)一些通用的标准化处理,如大小写.提取词干等.在这一节我们将看看如何对文本中的单词进行统计,并以此来查看一个单词在特定文档中或者整个文本集中的重要性.统计单词的任务是为了给特定的词…

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理…

前言: 前面我们已经能初步实现一个中文自然处理语言的模型了,但交互界面是命令行的,不太友好. 如果想做一个类似http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo的界面,那就还需要继续往下处理. Django 由于Jiagu等使用了python语言,所以Web站点的实现,优先考虑到python的web框架. 而这里选择了还比较流行的Django. 教程参考: https://www.runoob.com/django/django-tutorial.html https://www…

(1) NLP 介绍 NLP 是什么? NLP (Natural Language Processing) 自然语言处理,是计算机科学.人工智能和语言学的交叉学科,目的是让计算机处理或"理解"自然语言.自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言,如汉语.英语.日语. NLP 可以用来做什么?以及它的应用领域是什么? 文本朗读(Text to speech)/ 语音合成(Speech synthesis) 语音识别(Speech recognition) 中文自动分词(Chinese w…

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习   已经开始更新了,欢迎大家订阅~ 任何关于算法.编程.AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI.算法.编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料.其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦 ​ ​ ​ ​ BERT模型代码已经发布,可以在我的github: NLP-BERT--Python3.6-pytorch 中下载,请记得star…

前言 因为想做一下文本自动摘要,文本自动摘要是NLP的重要应用,搜了一下,有一种TextRank的算法,可以做文本自动摘要.其算法思想来源于Google的PageRank,所以先把PageRank给了解一下. 马尔科夫链 我感觉说到PageRank,应该要提起马尔科夫链,因为PageRank在计算的过程中,和马尔科夫链转移是十分相似的,只是PageRank在马尔科夫链的转移上做了一些改动. 马尔科夫链的维基百科里是这么说的: 马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机变量序列\(X_{1}, X_{2}…

背景 在研究和新闻文章中,关键词构成了一个重要的组成部分,因为它们提供了文章内容的简洁表示.关键词在从信息检索系统,书目数据库和搜索引擎优化中定位文章方面也起着至关重要的作用.关键词还有助于将文章分类为相关主题或学科. 提取关键词的传统方法涉及基于文章内容和作者的判断手动分配关键词.这涉及大量时间和精力,并且在选择适当的关键字方面也可能不准确.随着自然语言处理(NLP)的出现,关键字提取已经发展为有效且高效. 在本文中,我们将结合这两者 - 我们将在一系列文章上应用NLP来提取关键字. 关于数据…

引言 其实最近挺纠结的,有一点点焦虑,因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展,梦想成为一名NLP算法工程师,也正是我喜欢的事,而不是为了生存而工作.我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了.然而现实很残酷,大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学,硕士起招,如同一个跨不过的门槛,让人望而却步,即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松,但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾,不管怎样,梦还是要有的,万一实现了呢~ <br />![](https…

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/232 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…

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