翻译模型也是用了装桶(bucketing)和填充(padding),这两种方法是用于高效地处理不同长度句子的情况.我们首先来弄清楚是怎么一回事.当我们从英语翻译成法语的时候,假设我们的输入英语的长度为L1,输出法语的长度为L2.因为英语句子是作为encoder_inputs而传入的,法语句子作为decoder_inputs而传入(最开始加了一个GO前缀),原则上对于每一个长度为(L1,L2+1)的语句对,都要创建一个seq2seq的模型.这将导致一个巨大的计算图,而这个图由许多十分相似的子图构成

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

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

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

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

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

近几年来,基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉.语音识别等领域取得了巨大成功,另外在自然语言处理领域也取得了不少进展.在NLP的关键性基础任务—命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)的研究中,深度学习也获得了不错的效果. 开源地址:https://github.com/xiaosongshine/NLP_NER_RNN_Keras 目录 0.概念讲解 0.1 NER 简介 0.2 深度学习方法在NER中的应用 2.编程实战 2.1 概述 2.2数据预处理 2.

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

2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨.经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级,发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet, 取得了SOTA效果. 本篇内容可以说是史上最强实操课程,由浅入深完整带大家试跑ERNIE,大家可前往AI Studio fork代码 (https://ais

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

  CS224N Assignment 1: Exploring Word Vectors (25 Points)¶ Welcome to CS224n! Before you start, make sure you read the README.txt in the same directory as this notebook. In [7]: # All Import Statements Defined Here # Note: Do not add to this list. #

NLP进阶之(七)膨胀卷积神经网络1. Dilated Convolutions 膨胀卷积神经网络1.2 动态理解1.2.2 转置卷积动画1.2.3 理解2. Dilated Convolutions 优点3. 应用 理论来自Multi-scale context aggregation by dilated convolutions ICLR 2016作者将代码贡献于github针对语义分割问题 semantic segmentation,这里使用 dilated convolutions 得

  在我们进行事件抽取的时候,我们需要触发词来确定是否属于某个特定的事件类型,比如我们以政治上的出访类事件为例,这类事件往往会出现"访问"这个词语,但是仅仅通过"访问"这个触发词来判断是否属于出访类事件是不可靠的,比如我们会碰到以下情况: 通过上面的例子,我们知道,像访问速度,访问量这种文档虽然出现了访问,但却不属于政治上的出访类事件.因此,这时候我们需要借助文本分类模型来判断,显然,这是一个二分类模型.   本文将会讲述如何利用BERT+DNN模型来判断文档是否属

简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文,论文里提出了一个新的模型,叫Transformer,这个结构广泛应用于NLP各大领域,是目前比较流行的模型.该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构,而是只使用attention layer和全连接层就达到了较好的效果,同时解决了RNN/LSTM/GRU中的long dependency problem,以及传统RNN训练并行度以及计算复杂度高的问题.缺点是输入固定长度的序列,需要对

layout: blog title: Bert系列伴生的新分词器 date: 2020-04-29 09:31:52 tags: 5 categories: nlp mathjax: true typora-root-url: .. 本博客选自https://dxzmpk.github.io/,如果想了解更多关于transformers模型的使用问题,请访问博客源地址. 概括 这篇文章将对Bert等模型使用的分词技术进行介绍.同时会涉及这些分词器在huggingface tokenizers库

前言 自然语言处理 ( Natural Language Processing, NLP) 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向.它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,用于分析理解机器与人之间的交互,常用的领域有:实体识别.文本纠错.情感分析.文本分类.关键词提取.自动摘要提取等方面.本文将从分词.词频.词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理,讲解 One-Hot.TF-IDF.PageRank 等算法及 LDA.LDiA.LSA 等语义分析的原理.介绍

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/248 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

Sentiment analysis in nlp The goal of the program is to analysis the article title is Sarcasm or not, i use tensorflow 2.5 to solve this problem. Dataset download url: https://www.kaggle.com/rmisra/news-headlines-dataset-for-sarcasm-detection/home a

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.