Deep Learning for Natural Language Processing (without Magic) http://nlp.stanford.edu/courses/NAACL2013/ http://nlp.stanford.edu/projects/DeepLearningInNaturalLanguageProcessing.shtml Deep Learning in NLP (一)词向量和语言模型 http://licstar.net/archives/328…

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以…

Deep Learning for NLP 文章列举 原文链接:http://www.xperseverance.net/blogs/2013/07/2124/   大部分文章来自: http://www.socher.org/ http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 包括从他们里面的论文里找到的related work   Word Embedding Learnig SENNA原始论文[ACL'07]Fas…

转自licstar,真心觉得不错,可惜自己有些东西没有看懂 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而na…

Deep Learning for NLP Deep Learning for NLP Lecture 2:Introduction to Teano enter link description here Neural Networks can be expressed as one long function of vector and matrix operations. (神经网络可以表示为一个向量和矩阵运算的长函数.) Common Frameworks(常用框架) C/C++ if…

Deep Learning for NLP The First Paper Proposed Bi-LSTM+CRF 我认为,第一篇提出 Bi-LSTM+CRF 架构的文章是: Huang Z, Xu W, Yu K, et al. Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging.[J]. arXiv: Computation and Language, 2015.…

原文链接:http://www.xperseverance.net/blogs/2013/07/2124/   大部分文章来自: http://www.socher.org/ http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 包括从他们里面的论文里找到的related work   Word Embedding Learnig SENNA原始论文[ACL'07]Fast Semantic Extraction Using…

Stanford大学在2015年开设了一门Deep Learning for Natural Language Processing的课程,广受好评.并在2016年春季再次开课.我将开始这门课程的学习,并做好每节课的课程笔记放在博客上.争取做到每周一更吧. 本文是第一篇. NLP简介 NLP,全名Natural Language Processing(自然语言处理),是一门集计算机科学,人工智能,语言学三者于一身的交叉性学科.她的终极研究目标是让计算机能够处理甚至是"理解"人类的自然语…

0. 词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词. 举个栗子, “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 …

本节课将开始学习Deep NLP的基础--词向量模型. 背景 word vector是一种在计算机中表达word meaning的方式.在Webster词典中,关于meaning有三种定义: the idea that is represented by a word, phrase, etc. the idea that a person wants to express by using words, signs, etc. the idea that is expressed in a w…