作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50646528 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50646667 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言:朴素贝叶斯的局限性 我们在之前文章<NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)>探讨过,朴素贝叶斯的局限性来源于其条件独

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/369/A 题目描述 若你摘得小的星星 你将得到小的幸福  若你摘得大的星星 你将得到大的财富  若两者都能摘得 你将得到永远的愿望  摘星是罪孽的宽恕 摘星是夜晚的奇迹  抓住它吧 你所期望的那颗星 无法触及,因而耀眼   明明触及了,却还是耀眼 ——<少女☆歌剧 Revue·Starlight> 题目描述 "我明白." 作为这命运剧场永远的观众,小D一直注视着这片星光璀璨的舞台,舞台上,少女们

语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法,但是都存在着局限性.时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解,频域特性中又没有语音信号随时间的变化关系.而语谱图综合了时域和频域的优点,明显的显示出了语音频谱随时间的变化情况.语谱图的横轴为时间,纵轴为频率,任意给定频率成分在给定时刻的强弱用颜色深浅来表示.颜色深的,频谱值大,颜色浅的,频谱值小.语谱图上不同的黑白程度形成不同的纹路,称之为声纹,不同讲话者的声纹是不一样的,可用作声纹识别. 下面是在python中绘制语谱图: # 导入相应的包

我一直在想怎么去描述和朱啸虎的聊天. 最简单的开头一定是说“独角兽捕手朱啸虎”看好小程序了,这个赛道蕴含了许多无比巨大.充沛的机会,所以约到朱啸虎同学深聊这个赛道的创业.但是这样的开头太平,不好玩.事实上,朱啸虎今天和记者一直在强调,小程序是半个平台级的机会,抢的是巨头还没有反应过来的时间差,和获取用户成本上涨的时间差. 从春节后开始,金沙江将小程序纳入视线还是源于期间小程序的大爆发,涌入的用户数和低到可以忽略不计的获取用户成本,都让金沙江迅速切入了这个赛道.此前曾深聊勇往科技王洪龙,就提到了他

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

1.首先在网站上面下载gensim,我是在11服务器上面下载的 2.使用winpython打开 3.在command windows 下使用pip install gensim这句话进行,原先使用这句话pip install -U gensim进行安装发生了各种纠结的错误 4.由于语料库太大了,就是用了师兄提炼好的部分wiki.en.txt进行训练 5.在train_word2vec_model中将 """if len(sys.argv) < 4: print glob

embedding是指将目标向量化,常用于自然语言处理(如:Word2Vec).这种思想的意义在于,可以将语义问题转换为数值计算问题,从而使计算机能够便捷处理自然语言问题.如果采用传统的One-hot编码,每个单词之间相互独立,此时词向量之间相互正交,编码无法反映单词之间的关联关系.而embedding可以理解为是将One-hot编码的高维向量,降维到一个较低维度的空间,在这个空间中不同单词之间能够通过向量计算确定关系.比如:北京为[0,1,1],巴黎为[0,0.5,0.5],二者的距离可以简单

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 原理 RNN.LSTM.GRU区别 LSTM防止梯度弥散和爆炸 引出word2vec 1.原理 在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward+Neural+Networks).而在RNN中,神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身

Causal Corpus 事件因果关系语料统计 本文是对因果关系抽取领域数据库标注及开源情况的统计.除了对因果关系的标注,一些类似的语料也包含在内,从而为语料的使用提供灵活性,可以根据不同的目标选取不同的语料库. 领域简介 因果关系通常标注为 ( cause , effect , signal ) 三元组,cause 和 effect 分别代表原因事件和结果事件,signal 是语言学从因果结构的触发词,例如 because, so, thus 等等. 需要知道的是不同的因果语料对于因果关系的

最近有好多小伙伴要面经(还有个要买简历的是什么鬼),然鹅真的没有整理面经呀,真的木有时间(｡ ́︿ ̀｡).不过话说回来,面经有多大用呢?最起码对于NLP岗位的面试来说,作者发现根本不是面经中说的样子...来源|知乎作者 其实今年参加NLP算法岗秋招的小伙伴可能有感慨, "照着别人的面经去准备了辣么多,轮到自己面试时内容怎么这么不一样?!" "说好的要做到熟练推导SVM呢?怎么从来没人让我推导SVM?" "整场面试都在聊前沿论文啊什么鬼?从来没见这样的面经

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/233 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

http://tech.qq.com/a/20140121/012443.htm 腾讯科技 启言 1月21日报道 移动互联网创业很容易犯错误,一不小心就陷入“坑”中.UC也是如此.近日,UC创始人何小鹏在一场业内人士举办的沙龙上谈了他自己的一些体会,他的谈话内容可总结为五个“不靠谱”:权威跟经验不靠谱:先抄后超不靠谱:聚焦极客用户也不太靠谱:光看数据不靠谱:单点的专注不靠谱. 他认为,创业者在创业初期很喜欢去咨询别人的意见,但是这些意见,包括权威的意见,不一定靠谱:“先抄后超”,即先抄袭然后寻求

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

http://hardysimpson.github.io/zlog/UsersGuide-CN.html Chapter 1 zlog是什么? zlog是一个高可靠性.高性能.线程安全.灵活.概念清晰的纯C日志函数库. 事实上,在C的世界里面没有特别好的日志函数库(就像JAVA里面的的log4j,或者C++的log4cxx).C程序员都喜欢用自己的轮子.printf就是个挺好的轮子,但没办法通过配置改变日志的格式或者输出文件.syslog是个系统级别的轮子,不过速度慢,而且功能比较单调. 所以

这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h

完整代码实现及训练与测试数据:click me 一.任务描述         自然语言通顺与否的判定,即给定一个句子,要求判定所给的句子是否通顺. 二.问题探索与分析         拿到这个问题便开始思索用什么方法来解决比较合适.在看了一些错误的句子之后,给我的第一直觉就是某些类型的词不应该拼接在一起,比如动词接动词(e.g.我打开听见)这种情况基本不会出现在我们的用语中.于是就有了第一个idea基于规则来解决这个问题.但是发现很难建立完善的语言规则也缺乏相关的语言学知识,实现这么完整的一套规

catalogue . 数据集 . 模型设计 . 训练 1. 数据集 0x1: IMDB影评数据 本数据库含有来自IMDB的25,000条影评,被标记为正面/负面两种评价 from keras.datasets import imdb (X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data(path="imdb_full.pkl", nb_words=None, skip_top=, maxlen=None, test_split=0

目录: 1. 联合概率 2. 条件概率 3. N-gram的计算方式 4. 评估N-gram的模型. 前言: N-gram是机器学习中NLP处理中的一个较为重要的语言模型,常用来做句子相似度比较,模糊查询,以及句子合理性,句子矫正等. 再系统的介绍N-gram前,我们先了解一下这几种概率. 正文: 1.联合概率介绍: 形如:p(W1,....,Wn); 表示的意思是: w1,...Wn同时发生的概率.列举一个具体的例子说明: P(A,B) ,表示的是A,B同时发生的概率. 1.1 当A,B相互独

N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理.另外一方面,N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度.这是模糊匹配中常用的一种手段.本文将从此开始,进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种powerful的应用. 基于N-Gram模型定义的字符串距离 利用N-Gram模型评估语句是否合理 使用N-Gram模型时的数据平滑算法 欢迎关注白马负金羁的博客 htt