自然语言处理之LSA LSA(Latent Semantic Analysis), 潜在语义分析.试图利用文档中隐藏的潜在的概念来进行文档分析与检索,能够达到比直接的关键词匹配获得更好的效果. LSA的核心思想 假设有 nn 篇文档,这些文档中的单词总数为 mm (可以先进行分词.去词根.去停止词操作),我们可以用一个 m∗nm∗n的矩阵 XX 来表示这些文档,这个矩阵的每个元素 XijXij 表示第 ii 个单词在第 jj 篇文档中出现的次数(也可用tf-idf值).下文例子中得到的矩阵见下图…

在知乎上看到这篇文章讲得确实挺好,从头看到尾都非常形象生动,一口气看完,没有半点模糊,非常不错,所以推荐给大家,非常值得一读. 作者:Ovear链接:https://www.zhihu.com/question/20215561/answer/40316953来源:知乎 一.WebSocket是HTML5出的东西(协议),也就是说HTTP协议没有变化,或者说没关系,但HTTP是不支持持久连接的(长连接,循环连接的不算)首先HTTP有1.1和1.0之说,也就是所谓的keep-alive,把多个HT…

(转)一个故事讲完https 2 1  序言 今天来聊一聊https 安全传输的原理. 在开始之前,我们来虚构两个人物, 一个是位于中国的张大胖(怎么又是你?!), 还有一个是位于米国的Bill (怎么还是你?!). 这俩哥们隔着千山万水,通过网络联系上了, 两个人臭味相投,聊得火热. 此时正值米国大选, 张大胖亲切地“致电”Bill, 对米国总统大选的情况表示强烈地关注. Bill则回电说谢谢关心米国人的事情我们米国人自己做主,不用你们歪果仁瞎操心...... 张大胖继续“致电”说其实我们支持…

讲完.class,Class之后,继续. 1)泛化的Class引用 Class也可以加入泛型,加入之后会进行类型检查. 贴一下书上原话,Class<?>优于Class,虽然他们是等价的,Class<?>的好处是碰巧或疏忽使用了一个非具体的类引用.我搞不懂这个所谓非具体是什么? 后面弄懂了,其实<?>作为通配符,就是未知的,直接写结论的话不能写个具体类型吧,作者的意思其实就是说加了泛型的Class就是选择了非具体的版本. 加入泛型的原因是提供编译期间的类型检查,操作失误的…

猴博士4小时讲完C语言视频教程,一共有9节课. 目录结构如下: 目录:/2020030-猴博士4小时讲完C语言 [1G] ┣━━1.C语言基本语句(上)(更多资源访问:www.jimeng365.cn).mp4 [87.1M] ┣━━2.C语言基本语句(下)(更多资源访问:www.jimeng365.cn).mp4 [110M] ┣━━3.选择语句(更多资源访问:www.jimeng365.cn).mp4 [113.5M] ┣━━4.循环语句(更多资源访问:www.jimeng365.cn).m…

建议阅读本文需要搭配作者 HTTP 相关文章食用. 历史 HTTP 系列文章: 看完这篇HTTP,跟面试官扯皮就没问题了 HTTP 2.0 ,有点炸 ! 这里先来回顾一下 HTTP 的发展过程.首先,我们想要一种能够在网络上获取文档内容的协议,通过一种叫做 GET 请求的方式进行获取,后来这种 GET 请求被写入了官方文档,HTTP/1.0 应运而生.HTTP/1.0 的出现可以说是颠覆性的,它里面涵盖的一些标准我们目前还仍在使用,例如 HTTP header,协议号的概念,不过,这个版本的 H…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

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…

卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Processing, NLP)的狂潮.2015年以来,有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷.尽管其中必定有很多附庸风雅的水文,但是也存在很多经典的应用型文章.笔者在2016年也发表过一篇关于CNN在文本分类方面的论文,今天写这篇博客的目的,是希望能对CNN的结构做一个比较清晰的阐述,同时就目前的研究现状做一个…