【POLIR-Mind-Cognition-Neural Models-NLP(Neuro-Linguistic Programming) 思维逻辑层级(logical Levels)-理解+解决问题-无敌洞察力+高维思路-{精神,身份,价值,能力,行为,环境}】的更多相关文章

论文笔记【四】Semi-supervised Word Sense Disambiguation with Neural Models

基于神经模型的半监督词义消歧 Dayu Yuan  Julian Richardson  Ryan Doherty  Colin Evans  Eric Altendorf Google, Mountain View CA, USA 摘要 确定文本中词语的意图 - 词义消歧(WSD) - 是自然语言处理中长期存在的问题. 最近,研究人员使用从神经网络语言模型中提取的单词向量作为WSD算法的特征,显示了有希望的结果. 但是,文本中每个单词的单词向量的简单平均或串联会丢失文本的顺序和句法信息. 在本…

课程四(Convolutional Neural Networks)，第四 周（Special applications: Face recognition & Neural style transfer） —— 3.Programming assignments：Face Recognition for the Happy House

Face Recognition for the Happy House Welcome to the first assignment of week 4! Here you will build a face recognition system. Many of the ideas presented here are from FaceNet. In lecture, we also talked about DeepFace. Face recognition problems com…

课程四(Convolutional Neural Networks)，第四 周（Special applications: Face recognition & Neural style transfer） —— 2.Programming assignments：Art generation with Neural Style Transfer

Deep Learning & Art: Neural Style Transfer Welcome to the second assignment of this week. In this assignment, you will learn about Neural Style Transfer. This algorithm was created by Gatys et al. (2015) (https://arxiv.org/abs/1508.06576). In this as…

NLP系列文章：子词嵌入(fastText)的理解！(附代码)

1. 什么是fastText 英语单词通常有其内部结构和形成⽅式.例如,我们可以从"dog""dogs"和"dogcatcher"的字⾯上推测它们的关系.这些词都有同⼀个词根"dog",但使⽤不同的后缀来改变词的含义.而且,这个关联可以推⼴⾄其他词汇. 在word2vec中,我们并没有直接利⽤构词学中的信息.⽆论是在跳字模型还是连续词袋模型中,我们都将形态不同的单词⽤不同的向量来表⽰.例如,"dog"和&q…

(zhuan) Recurrent Neural Network

Recurrent Neural Network 2016年07月01日  Deep learning  Deep learning 字数:24235   this blog from: http://jxgu.cc/blog/recent-advances-in-RNN.html    References Robert Dionne Neural Network Paper Notes Baisc Improvements 20170326 Learning Simpler Language…

论文翻译——Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank

Abstract Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. 语义词空间是非常有用的,但它不能有原则地表达较长短语的意义. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requ…

NLP相关问题中文本数据特征表达初探

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…

Estimating Linguistic Complexity for Science Texts--paper

http://aclweb.org/anthology/W18-0505 https://sites.google.com/site/nadeemf0755/research/linguistic-complexity https://github.com/Farahn/Liguistic-Complexity abstract:文本自动难度分析现有工作--基于知识驱动的特征作为输入的线性模型优点:可解释性缺点:短文本的准确率差传统的可读性指标:不能泛化到信息文本比如science我们的工作--…

在NLP中深度学习模型何时需要树形结构？

在NLP中深度学习模型何时需要树形结构? 前段时间阅读了Jiwei Li等人[1]在EMNLP2015上发表的论文<When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?>,该文主要对比了基于树形结构的递归神经网络(Recursive neural network)和基于序列结构的循环神经网络(Recurrent neural network),在4类NLP任务上进行实验,来讨论深度学习模型何时需要树形结…

NLP问题特征表达基础 - 语言模型（Language Model）发展演化历程讨论

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…