【NLP CS224N笔记】汇总

[NLP CS224N笔记]Lecture 1 - Introduction of NLP [NLP CS224N笔记]Lecture 2 - Word Vector Representations: word2vec…

【NLP CS224N笔记】Lecture 1 - Introduction of NLP

I. 什么是NLP NLP全称是Natural Language Processing,即自然语言处理,这是一门计算机科学.人工智能以及语言学的交叉学科. NLP涉及的几个层次由下图所示.可以看到输入数据有两大类,分别是语音和文字.在接收到数据之后还需要做一系列的处理. 首先是speech数据是做语音分析,text则是OCR或者Tokenization. 之后是Morphological analysis,这是形态学的意思,援引<统计自然语言处理>中的定义: 形态学(morphology):形…

【NLP CS224N笔记】Lecture 3 GloVe： Global Vectors for Word Representation

I. 复习word2vec的核心思路 1. Skip-gram 模型示意图: 2.word vectors的随机梯度假设语料库中有这样一行句子: I love deep learning and NLP 中心词为deep,那么在计算梯度的时候则可以得到如下的梯度向量. 可以很明显地看到该向量非常稀疏.常见的解决办法有两种:一是使用稀疏矩阵更新运算来更新矩阵\(U,V\)的特定的列向量.二是使用哈希来更新,即key为word string,value是对应的列向量. II. 近似 1. 负采样…

【NLP CS224N笔记】Lecture 2 - Word Vector Representations: word2vec

I. Word meaning Meaning的定义有很多种,其中有: the idea that is represented by a word,phrase,etc. the idea that a person wants to express by using words, signs, etc. 1.Discrete representation 那么在计算机中是如何获取一个word的meaning的呢?常见的解决办法是使用像WordNet之类的数据集,它包含了同义词(synonym…

读书笔记汇总 - SQL必知必会（第4版）

本系列记录并分享学习SQL的过程,主要内容为SQL的基础概念及练习过程. 书目信息中文名:<SQL必知必会(第4版)> 英文名:<Sams Teach Yourself SQL in 10 Minutes - Fourth Edition> 读书笔记汇总建立练习环境以CentOS7系统下的MySQL和MariaDB为例. 01--了解SQL 什么是SQL,为什么很有用基本的数据库术语 02--检索数据如何使用SQL的SELECT语句来检索单个表列.多个表列以及所有表列如…

MySQL笔记汇总

[目录] MySQL笔记汇总一.mysql简介数据简介结构化查询语言二.mysql命令行操作三.数据库(表)更改表相关字段相关索引相关表引擎操作四.数据库类型数字型字符串型日期型 NULL值五.数据字段属性六.数据库索引主键索引(PRIMARY KEY) 唯一索引(UNIQUE) 常规索引(INDEX) 全文索引(FULLTEXT) 七.数据表的类型八.字符集设置九.mysql查询数据操作(DML)语言数据查询(DQL)语言查询语法言查询语法十.PH…

NGUI学习笔记汇总

NGUI学习笔记汇总,适用于NGUI2.x,NGUI3.x 一.NGUI的直接用法 1. Attach a Collider:表示为NGUI的某些物体添加碰撞器,如果界面是用NGUI做的,只能这样添加.(注:用Component添加无效). 2. Attach an Anchor:表示为该物体添加了UIAnchor脚本,作用是避免像素偏移的问题 3. Attach UIStretch:表示为该物体添加了UIStretch脚本,提供缩放功能 4. Make Pixel Perfect:表示自动为你…

读书笔记汇总 --- 用Python写网络爬虫

本系列记录并分享:学习利用Python写网络爬虫的过程. 书目信息 Link 书名: 用Python写网络爬虫作者: [澳]理查德劳森(Richard Lawson) 原版名称: web scraping with python 读书笔记汇总 00--建立练习环境 01--网络爬虫简介 02--数据抓取 03--下载缓存 04--并发下载 05--动态内容 06--表单交互 07--验证码处理 08--Scrapy 09--总结参考信息 Python爬虫学习系列教程 Python Spid…

ST官方翻译的中文应用笔记汇总

ST官方翻译的中文应用笔记汇总 http://www.51hei.com/stm32/3382.html 官方中文AN:AN3116:STM32? 的 ADC 模式及其应用AN1015:用于提高微控制器 EMC 性能的软件技术AN1181:静电放电敏感性测量AN1709:ST 微控制器电磁兼容性 (EMC) 设计指南AN2606:STM32? 微控制器系统存储器自举模式AN2869:触摸感应应用的设计准则AN2945:STM8S 和 STM32? MCU:一致的 8/32 位产品线实现轻松移植A…

Spring研磨分析、Quartz任务调度、Hibernate深入浅出系列文章笔记汇总

Spring研磨分析.Quartz任务调度.Hibernate深入浅出系列文章笔记汇总置顶2017年04月27日 10:46:45 阅读数:1213 这系列文章主要是对Spring.Quartz.Hibernate等JavaWeb相关框架学习.并用于实践开发相当一段时间后,进行回顾总结的一系列笔记记录,对其中重点难点如IOC.AOP.数据库连接等进行了分析.主要是基于一些经典书籍文档讲解的基础上,融入自己实践的感悟,基本文章中提到的实例都是经过实际代码测试的,也力求讲得通俗易懂. Spring…

ES6 笔记汇总

ES6 笔记汇总二.ES6基础-let和const命令三.变量的解构赋值四.字符串的拓展五.正则表达式的拓展 ...将会持续更新,敬请期待…

【笔记目录2】【jessetalk 】ASP.NET Core快速入门_学习笔记汇总

当前标签: ASP.NET Core快速入门共2页: 上一页 1 2 任务27:Middleware管道介绍 GASA 2019-02-12 20:07 阅读:15 评论:0 任务26:dotnet watch run 和attach到进程调试 GASA 2019-02-11 22:28 阅读:17 评论:0 任务25:IHostEnvironment和 IApplicationLifetime介绍 GASA 2019-02-11 22:25 阅读:9 评论:0 任务24:WebHost的配…

SpringBoot+MyBatis练手项目笔记汇总

以下是我在练习SpringBoot+MyBatis训练时候个人一些笔记汇总(可以点击跳转),献丑了,网上很多大佬的文章都比我写的详细,一些好的文章,我会将贴到各个内容中. 1. 插入数据返回id和内部类返回id+多参数的情况一般情况下都可以将需要插入表的内容提前处理到一个实体类中,但是也可以偷懒直接传入在在xml中通过判断处理. 2. MyBatis xml中的循环与判断判断可以在Java中对数据进行预处理,但是有时候还要多加变量,而且显得很冗余,我们也可以将这部分放入xml中结果:而循环的…

[ NLP ] CS224N 学习笔记

Lecture1 One-Hot 定义:用N位状态寄存器编码N个状态,每个状态都有独立的寄存器位,且这些寄存器位中只有一位有效,说白了就是只能有一个状态.即保证每个样本中的每个特征只有1位处于状态1,其他都是0. 缺点:词汇的延展性导致词库是无穷多的:两两向量正交,无法表示两个词汇之间的相似性. Solution 分布式语义:观察上下文,理解语义. word vector : 也可以叫做word embedding 或者word representation. 每个词用向量表示,可以有n维,最低…

Stanford NLP学习笔记：7. 情感分析（Sentiment）

1. 什么是情感分析(别名:观点提取,主题分析,情感挖掘...) 应用: 1)正面VS负面的影评(影片分类问题) 2)产品/品牌评价: Google产品搜索 3)twitter情感预测股票市场行情/消费者信心 2. 目的利用机器提取人们对某人或事物的态度,从而发现潜在的问题用于改进或预测. 这里我们所说的情感分析主要针对态度(attitude). 注:Scherer 情感状态类型主要可以分为: 情绪(emotion):有一定原因引发的同步反应.例如悲伤(sadness),快乐(joy) 心情(…

JQuery笔记汇总

jQuery相关资料官网: jQuery官网在线API: jQuery在线API W3School:W3School-jQuery教程(中文版哦) 下载jQuery:jQuery各版本下载 jQurey3.0: jQuery 3.0 更新参考书:<锋利的jQuery>.<jQuery技术内幕-深入解析jQuery架构设计与实现原理> 课程内容介绍 1 jQuery基本使用和jQuery选择器 2 jQuery的DOM操作 3 jQuery事件.插件 1 jQuery的基本使用…

(Stanford CS224d) Deep Learning and NLP课程笔记（二）：word2vec

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…

JavaSE日常笔记汇总

1. If和switch的比较 2. continue的注意事项在for循环中,当执行continue语句时,i++还是会执行,continue语句只代表此次循环结束,i还是会累加,并继续执行下次循环. 3. 内部类内部类的访问规则内部类可以直接访问外部类中的成员,包括私有.之所以可以直接访问外部类中的成员,是因为内部类中持有了一个外部类的引用. 引用格式: 外部类名.this 外部类访问内部类必须建立内部类对象. 内部类的访问格式当内部类定义在外部类的成员位置上,而且非私有,可以在外部…

(Stanford CS224d) Deep Learning and NLP课程笔记（一）：Deep NLP

Stanford大学在2015年开设了一门Deep Learning for Natural Language Processing的课程,广受好评.并在2016年春季再次开课.我将开始这门课程的学习,并做好每节课的课程笔记放在博客上.争取做到每周一更吧. 本文是第一篇. NLP简介 NLP,全名Natural Language Processing(自然语言处理),是一门集计算机科学,人工智能,语言学三者于一身的交叉性学科.她的终极研究目标是让计算机能够处理甚至是"理解"人类的自然语…

CS224n笔记二：word2vec

如何表示词语的意思语言学中meaning近似于"指代,代指,符号". 计算机中如何处理词语的意思过去一直采用分类词典,计算语言学中常见的方式时WordNet那样的词库,比如NLTK中可以通过WordNet查询熊猫的上位词(hypernums),得到"食肉动物","动物"之类的上位词.也可以查询"good"的同义词,如"just". 离散表示(discrete representation)的问题这种离…

自然语言处理NLP学习笔记一：概念与模型初探

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…

【转载】GAN for NLP 论文笔记

本篇随笔为转载,原贴地址,知乎:GAN for NLP(论文笔记及解读).…

Linux服务器安装笔记汇总

系统 Ubuntu笔记:http://www.cnblogs.com/newsea/p/4746967.html CentOs笔记:http://www.cnblogs.com/newsea/p/4741257.html Linux笔记: http://www.cnblogs.com/newsea/p/5327599.html Windows: http://www.cnblogs.com/newsea/p/4759194.html Fedora23: http://www.cnblogs.co…

Stanford NLP 学习笔记2：文本处理基础（text processing）

I. 正则表达式(regular expression) 正则表达式是专门处理文本字符串的正式语言(这个是基础中的基础,就不再详细叙述,不了解的可以看这里). ^(在字符前): 负选择,匹配除括号以外的字符.比如[^A-W]匹配所有非大写字符:[^e^]匹配所有e和^以外的字符 |:或者.比如a|b|c等价于[a-c] *:匹配大于等于0个符号前面的字符:+:匹配至少一个前面的字符:.:匹配所有单个字符:?:匹配0或1个前面的字符 \:转义符:将特殊字符转化为简单字符.比如.匹配所有字符,.匹配…