在4/5章我们讨论过用skip-thought,quick-thought任务来进行通用文本向量提取,当时就有一个疑问为什么用Bookcorpus这种连续文本,通过预测前一个和后一个句子的方式得到的文本向量,能在下游任务里取得比较好的效果呢?这一章我们来聊聊都有哪些SOTA通用文本框架,或许直接使用它们的场景已经不多,但你依旧能在各个前沿方法中看到它们的影子.我们会主要聊聊以下内容 通用性:为啥需要通用文本表达?通用具体指什么?如何评价? 为什么部分监督模型得到的文本表达不通用? 哪些模型结构和…

通过 SCSI 命令管理计算机上的数据,并将数据传输到 SCSI 设备.在本文中,作者介绍了一些 SCSI 命令,以及在 Linux® 中使用 SCSI API 时执行 SCSI 命令的方法.他介绍了 SCSI 客户机/服务器模型和存储 SCSI 命令的背景.接下来解释 Linux 通用 SCSI 驱动器 API,并提供一个示例,讨论使用通用驱动器执行 inquiry 命令的系统. SCSI 客户机/服务器模型 在主机和存储介质进行通信期间,主机通常充当 SCSI 启动程序.在计算机存储中,SC…

这一节我们来聊聊不定长的文本向量,这里我们暂不考虑有监督模型,也就是任务相关的句子表征,只看通用文本向量,根据文本长短有叫sentence2vec, paragraph2vec也有叫doc2vec的.这类通用文本embedding的应用场景有很多,比如计算文本相似度用于内容召回, 用于聚类给文章打标等等.前两章我们讨论了词向量模型word2vec和Fasttext,那最简单的一种得到文本向量的方法,就是直接用词向量做pooling来得到文本向量.这里pooling可以有很多种, 例如 文本所有单…

前一章Doc2Vec里提到,其实Doc2Vec只是通过加入Doc_id捕捉了文本的主题信息,并没有真正考虑语序以及上下文语义,n-gram只能在局部解决这一问题,那么还有别的解决方案么?依旧是通用文本向量,skip-thought尝试应用encoder-decoder来学习包含上下文信息和语序的句子向量.魔改后的实现可以看这里( ´▽｀) github-DSXiangLi-Embedding-skip_thought Skip-Thought模型分析 Skip-Thought顾名思义是沿用了sk…

这一章我们来聊聊skip-thought的三兄弟,它们在解决skip-thought遗留问题上做出了不同的尝试[Ref1-4], 以下paper可能没有给出最优的解决方案(对不同的NLP任务其实没有最优只有最合适)但它们提供了另一种思路和可能性.上一章的skip-thought有以下几个值得进一步探讨的点 Q1 RNN计算效率低:Encoder-Decoder都是用的RNN, RNN这种依赖上一步输出的计算方式天然和并行计算互斥, 所以训练那叫一个慢 Q2 Decoder:作为最后预测时完全用不…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 词向量的表示主流的有两种方式,一种当然是耳熟能详的google的word2vec,还有一类就是GloVe.那么前面一类有三个开源的包,后面这一类我倒是看到得不多,恰好是在我关注了许久的一个包里面有,它就是text2vec啦.该包提供了一个强大API接口,能够很好地处理文本信息. 本包是由C++写的,流处理器可以让内存得到更好的利用,一些地方是用…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息. TextCNN的详细过程原理图见下: keras 代码: def convs_block(data, convs=[3, 3, 4, 5, 5, 7, 7], f=256): pools = [] for c in convs: conv = Activation(activation="relu")(BatchNormalization()( Conv1D(filters=f, kernel_size=c, p…

基础概念 本文在进行文本相似度分析过程分为以下几个部分进行, 文本分词 语料库制作 算法训练 结果预测 分析过程主要用两个包来实现jieba,gensim jieba:主要实现分词过程 gensim:进行语料库制作和算法训练 结巴(jieba)分词 在自然语言处理领域中,分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤.用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库,中文文本预处理可选择jieba库.结巴分词是基于统计的分词方法,它对给出大量已经分词的文本,利用统计机器学习模型学习词语…

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖…