本篇也同步笔者另一博客上(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81530542) 一.概述 在上一篇中,我们介绍了Word2Vec即词向量,对于Word Embeddings即词嵌入有了些基础,同时也阐述了Word2Vec算法的两个常见模型 :Skip-Gram模型和CBOW模型,本篇会对两种算法做出比较分析并给出其扩展模型-GloVe模型. 首先,我们将比较下原Skip-gram算法和优化后的新Skip-gram算法情况.对比下S…

同步笔者CSDN博客(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81513882). 一.概述 本文将要讨论NLP的一个重要话题:Word2Vec,它是一种学习词嵌入或分布式数字特征表示(即向量)的技术.其实,在开展自然语言处理任务时,一个比较重要的基础工作就是有关词表示层面的学习,因为良好的特征表示所对应的词,能够使得上下午语义内容得以很好地保留和整体串起来.举个例子,在特征表示层面,单词“forest”和单词“oven”是不同的,也很…

当前无论是学术界还是工业界,深度学习都受到极大的追捧,尤其是在Google开源深度学习平台TensorFlow之后,更是给深度学习火上浇油.目前在开源社区Github上所有开源项目中,TensorFlow最为活跃,从推出到现在,经历了几个版本的演进,可以说能够灵活高效地解决大量实际问题.本文主要尝试阐述TensorFlow在自然语言处理(NLP)领域的简单应用,让大家伙儿更加感性地认识TensorFlow. 说到NLP,其实我对它并不是很熟悉,之前也未曾有过NLP的相关经验,本文是我最近学习Te…

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…

自然语言处理NLP快速入门 https://mp.weixin.qq.com/s/J-vndnycZgwVrSlDCefHZA [导读]自然语言处理已经成为人工智能领域一个重要的分支,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.本文提供了一份简要的自然语言处理介绍,帮助读者对自然语言处理快速入门. 作者 | George Seif 编译 | Xiaowen An easy introduction to Natural Language Processing Using c…

前言 先来看一些demo,来一些直观的了解. 自然语言处理: 可以做中文分词,词性分析,文本摘要等,为后面的知识图谱做准备. http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo 知识图谱: https://www.sogou.com/tupu/person.html?q=刘德华 还有2个实际应用的例子,加深对NLP的理解 九歌机器人: https://jiuge.thunlp.cn/ 微软对联机器人: http://duilian.msra.cn/ NLP概述: 自然语言处理,是…

 国内外自然语言处理(NLP)研究组 *博客地址 http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/44890553 *排名不分先后.收集不全,欢迎留言完善. 中国大陆地区: 微软亚洲研究院自然语言计算组 Natural Language Computing (NLC) Group https://www.microsoft.com/en-us/research/group/natural-language-computing/ 清华大学自然语…

​自然语言处理(NLP)是人工智能领域一个十分重要的研究方向.NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法. 本文整理了NLP领域常用的16个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1.自然语言处理(NLP) 自然语言处理,简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的. 自然语言处理有两大核心任务:自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG). 2.Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限的注意力集中在重点信…

利用TensorFlow实现多元逻辑回归,代码如下: import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import preprocessing # Read x and y x_data = np.loadtxt("ex4x.dat").astype(np.float32) y_data = np.loadtxt(&qu…

利用TensorFlow实现多元线性回归,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn import preprocessing # Read x and y x_data = np.loadtxt("ex3x.dat").astype(np.float32) y_data = np.loadtxt…