1. 引言 上一篇介绍了如何用无监督方法来训练sentence embedding,本文将介绍如何利用监督学习训练句子编码器从而获取sentence embedding,包括利用释义数据库PPDB.自然语言推理数据SNLI.以及综合利用监督训练数据和无监督训练数据. 2. 基于释义数据库PPDB 2015发表的论文Towards universal paraphrastic sentence embeddings提出使用PPDB(the Paraphrase Database)来学习通用的sen

情感分析简介   文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(NLP)方法中常见的应用,也是一个有趣的基本任务,尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类.它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析.处理.归纳和推理的过程.   本文将介绍情感分析中的情感极性(倾向)分析.所谓情感极性分析,指的是对文本进行褒义.贬义.中性的判断.在大多应用场景下,只分为两类.例如对于"喜爱"和"厌恶"这两个词,就属于不同的情感倾向.   本文将详细介绍如何使用深度学习

软件环境(Windows): Visual Studio Anaconda CUDA MinGW-w64 conda install -c anaconda mingw libpython CNTK TensorFlow-gpu Keras-gpu Theano MKL CuDNN 参考书籍:谢梁 , 鲁颖 , 劳虹岚.Keras快速上手:基于Python的深度学习实战 Keras 简介 Keras 这个名字来源于希腊古典史诗<奥德赛>的牛角之门(Gate of Horn):Those tha

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent

函数式(Functional)模型 我们起初将Functional一词译作泛型,想要表达该类模型能够表达任意张量映射的含义,但表达的不是很精确,在Keras2里我们将这个词改移为“函数式”,函数式模型称作Functional,但它的类名是Model,因此有时候也用Model来代表函数式模型. Keras函数式模型接口是用户定义多输出模型.非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径.一句话,只要你的模型不是类似VGG一样一条路走到黑的模型,或者你的模型需要多于一个的输出,那么你总应该选择函数

keras介绍与基本的模型保存 思维导图 1.keras网络结构 2.keras网络配置 3.keras预处理功能 模型的节点信息提取 config = model.get_config() 把model中的信息,solver.prototext和train.prototext信息提取出来 model = Model.from_config(config) 用信息建立新的模型对象 model = Sequential.from_config(config) 用信息建立新的Sequential模型

1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层 函数式模型有一个很好用的应用实例是:编写拥有多个输入和输出的模型.函数式模型使得在复杂网络中操作巨大的数据流变的简单. 我们实现下面这样的模型 from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense from keras.models import Model # Headline input: meant to receive sequences of 100 integers, between 1

NLP大赛冠军总结:300万知乎多标签文本分类任务(附深度学习源码)       七月,酷暑难耐,认识的几位同学参加知乎看山杯,均取得不错的排名.当时天池AI医疗大赛初赛结束,官方正在为复赛进行平台调试,复赛时间一拖再拖.看着几位同学在比赛中排名都还很不错,于是决定抽空试一试.结果一发不可收拾,又找了两个同学一起组队(队伍init)以至于整个暑假都投入到这个比赛之中,并最终以一定的优势夺得第一名. 1. 比赛介绍 这是一个文本多分类的问题:目标是“参赛者根据知乎给出的问题及话题标签的绑定关系的训

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

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由鹅厂优文发表于云+社区专栏 一.前言 二.深度学习模型 1. Factorization-machine(FM) FM = LR+ embedding 2. Deep Neural Network(DNN) 3. Factorisation-machine supported Neural Networks (FNN) 4. Product-based Neural Network(PNN) 5. Wide & Deep Lear

深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发.刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程. 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容:(更新ing) NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念) NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·贰(RNN+Attention base) NLP机器翻译深度学习实战课程·叁(CNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·肆(Self-Atte

1. DeepFM算法 结合FM算法和DNN算法,同时提取低阶特征和高阶特征,然后组合.FM算法负责对一阶特征及由一阶特征两两组合成的二阶特征进行特征提取:DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征提取. 2. DeepFM优势 端到端模型,无需特征工程. 结合了广度和深度模型的优点,联合训练FM和DNN模型,共享底层参数,同时学习低阶特征组合和高阶特征组合. DeepFM共享Embedding Vector,训练更加高效. 3. DeepFM表达式 总体: FM:

这是一篇还在双盲审的论文,不过看了之后感觉作者真的是很有创新能力,ELECTRA可以看作是开辟了一条新的预训练的道路,模型不但提高了计算效率,加快模型的收敛速度,而且在参数很小也表现的非常好. 论文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS ELECTRA全称为Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replaceme

特征组合 人工方式的特征工程,通常有两个问题: 特征爆炸 大量重要的特征组合都隐藏在数据中,无法被专家识别和设计 针对上述两个问题,广度模型和深度模型提供了不同的解决思路. 广度模型包括FM/FFM等大规模低秩(Low-Rank)模型,FM/FFM通过对特征的低秩展开,为每个特征构建隐式向量,并通过隐式向量的点乘结果来建模两个特征的组合关系实现对二阶特征组合的自动学习.作为另外一种模型,Poly-2模型则直接对2阶特征组合建模来学习它们的权重.FM/FFM相比于Poly-2模型,优势为以下两点.

ABSTRACT 主要点为用MLP来替换传统CF算法中的内积操作来表示用户和物品之间的交互关系. INTRODUCTION NeuCF设计了一个基于神经网络结构的CF模型.文章使用的数据为隐式数据,想较于显性数据,implicit feedback更容易获取但比较难处理.文章的主要贡献有以下三点: (1) 使用神经网络结构对用户以及物品的latent features进行建模,设计了一个通用的NCF框架. (2)  文章证明了MF是NCF的一个特例,使用MLP赋予NCF获取高阶非线性交互的能力.

FM通过对于每一位特征的隐变量内积来提取特征组合,最后的结果也不错,虽然理论上FM可以对高阶特征组合进行建模,但实际上因为计算复杂度原因,一般都只用到了二阶特征组合.对于高阶特征组合来说,我们很自然想到多层神经网络DNN. DeepFM目的是同时学习低阶和高阶的特征交叉,主要由FM和DNN两部分组成,底部共享同样的输入.模型可以表示为: \[ \hat{y} = sigmoid(y_{FM}+y_{DNN}) \]

本文将介绍阿里发表在 SIGIR'18 的论文ESMM<Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate>.文章提出使用多任务学习解决CVR(转化率)预估时的样本选择偏差和数据稀疏问题. 背景 在推荐系统.在线广告等应用中,CVR预估比CTR预估更加重要,CTR预估聚焦于点击率预估,即预测用户会不会点击,但是用户点击后进行消费才是最终目标.传统的CVR预估任

这一节我们总结FM三兄弟FNN/PNN/DeepFM,由远及近,从最初把FM得到的隐向量和权重作为神经网络输入的FNN,到把向量内/外积从预训练直接迁移到神经网络中的PNN,再到参考wide&Deep框架把人工特征交互替换成FM的DeepFM,我们终于来到了2017年... FNN FNN算是把FM和深度学习最早的尝试之一.可以从两个角度去理解FNN:从之前Embedding+MLP的角看,FNN使用FM预训练的隐向量作为第一层可以加快模型收敛.从FM的角度来看,FM局限于二阶特征交互信息,想要

今天主要和大家聊聊多任务学习在转化率预估上的应用. 多任务学习(Multi-task learning,MTL)是机器学习中的一个重要领域,其目标是利用多个学习任务中所包含的有用信息来帮助每个任务学习得到更为准确的学习器,通过使用包含在相关任务的监督信号中的领域知识来改善泛化性能.深度学习流行之后,MTL在深度网络也有很多尝试和方法. (0).背景介绍 名词定义: CTR: 指曝光广告中,被点击的广告比例 CVR: 指被点击的广告中,最终形成转化的广告比例 CTCVR: 指曝光广告中,被点击且最

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比. 本文分享自华为云社区<基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类>,作者: eastmount . 一.RNN文本分类 1.RNN 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.RNN的本质概念是利用时序信息,在传统神经网络中,假设所有的输入(以及输出)都各自独立.但是,对于很多任务而言,这非常局限.举个例子,假如你想根据一句没