歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的办法:Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012) 解决思路:对词窗口进行聚类,并对每个单词词保留聚类标签,例如bank1, bank2等 来源于笔者…
1.前言 标题虽然是为了解释有了 IP 地址,为什么还要用 MAC 地址,但是本文的重点在于理解为什么要有 IP 这样的东西.本文对读者的定位是知道 MAC 地址是什么,IP 地址是什么. (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-2067-1-1.html) 2.关于作者 翟志军,个人博客地址:https://showme.codes/,Github:https://github.com/zacker330.感谢作者的原创分享. 作者的另一篇<即时通讯安全篇(…
前言 在文章:NLP入门(四)命名实体识别(NER)中,笔者介绍了两个实现命名实体识别的工具--NLTK和Stanford NLP.在本文中,我们将会学习到如何使用深度学习工具来自己一步步地实现NER,只要你坚持看完,就一定会很有收获的. OK,话不多说,让我们进入正题. 几乎所有的NLP都依赖一个强大的语料库,本项目实现NER的语料库如下(文件名为train.txt,一共42000行,这里只展示前15行,可以在文章最后的Github地址下载该语料库): played on Mond…
本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇,以后我们就要步入NLP时代. 本文将会介绍NLP中常见的词袋模型(Bag of Words)以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度(余弦相似度,cosine similarity). 首先,让我们来看一下,什么是词袋模型.我们以下面两个简单句子为例: sent1 = "I love sky, I love sea." sent2 = "I like running, I love reading." 通常,NL…