阶段性总结 Boolean retrieval 单词搜索 [Qword1 and Qword2]               O(x+y) [Qword1 and Qword2]- 改进: Galloping Search   O(2a*log2(b/a)) [Qword1 and not Qword2]        O(m*log2n)  [Qword1 or not Qword2]           O(m+n) [Qword1 and Qword2 and Qword3 and ...…

看到这道题时我的内心是奔溃的,没有了解过HTML,只能靠窝的渣渣英语一点一点翻译啊TT. Information Extraction 题意:(纯手工翻译,有些用词可能在html中不是一样的,还多包涵)从HTML文档中提取信息,用一种特殊的格式输出.HTML文件的定义如下:HTML:   是一种超文本标记语言.标记语言是由一系列的标记组成的. 标签描述文档内容.HTML文件由标签和文本组成.标签:   HTML使用标签来实现他的语法. 标签由特殊的字符(如: ‘<’, ‘>’ and ‘/’)…

==================================== 咳咳咳 由于科研的直接对象就是video sequence,所以,如何更好地提取spatial-temporal information至关重要. so,总结了一下以前看过的,包括现在正在复现的paper 中的idea. 1. LSTM L. Jiang, M. Xu, and Z. Wang. Predicting video saliency with object-to-motion CNN and two-laye…

1.立体视觉基础 深度定义为物体间的距离 视差定义为同一点在左图(reference image) 和右图( target image) 中的x坐标差. 根据左图中每个点的视差得到的灰度图称为视差图. 那么根据三角几何关系可以由视差(xR - xT ) 计算出深度.b=camera基线距离,f=焦距. 离相机越近的视差越大,表现在视差图上越亮.…

1.The use of state-observation transition functions rather than the separate transition and observation functions in HMMs allows us to model transitions in terms of multiple, nonindependent features of observations, which we believe to be the most va…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

Conferences ACM SEACM Southeast Regional Conference ACM Southeast Regional Conference the oldest, continuously running, annual conference of the ACM. ACMSE provides an excellent forum for both faculty and students to present their research in a frien…

Paper about Event Detection. #@author: gr #@date: 2014-03-15 #@email: forgerui@gmail.com 看一些相关的论文. 1. <Efficient Visual Event Detection using Volumetric Features> ICCV 2005 扩展2D box 特征到3D时空特征. 构建一个实时的检测器基于容积特征. 采用传统的兴趣点方法检测事件. 2. <ARMA-HMM: A New…

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e5f32ff0102vlgj.html 入门书单 1.<数学之美>PDF6 作者吴军大家都很熟悉.以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用. 2.<Programming Collective Intelligence>(<集体智慧编程>)PDF3 作者Toby Segaran也是<BeautifulData : The Stories Behind Elegant…

Accepted Papers by Session Research Session RT01: Social and Graphs 1Tuesday 10:20 am–12:00 pm | Level 3 – Ballroom AChair: Tanya Berger-Wolf Efficient Algorithms for Public-Private Social NetworksFlavio Chierichetti,Sapienza University of Rome; Ales…

前排提示:本文为综述性文章,梳理搜索相关技术,如寻求前沿应用可简读或略过 搜索引擎介绍 搜索引擎(Search Engine),狭义来讲是基于软件技术开发的互联网数据查询系统,用户通过搜索引擎查询所需信息,如日常使用的Baidu.Google等:广义上讲,搜索引擎是信息检索(Information Retrieval,IR)系统的重要组成部分,完整的信息检索系统包含搜索引擎.信息抽取(Information Extraction).信息过滤(Infomation Filtering).信息推荐(…

[it-ebooks]电子书列表   [2014]: Learning Objective-C by Developing iPhone Games || Leverage Xcode and Objective-C to develop iPhone games http://it-ebooks.info/book/3544/Learning Web App Development || Build Quickly with Proven JavaScript Techniques http:…

最近做一些音乐类.读物类的自然语言理解,就调研使用了下Stanford corenlp,记录下来. 功能 Stanford Corenlp是一套自然语言分析工具集包括: POS(part of speech tagger)-标注词性 NER(named entity recognizer)-实体名识别 Parser树-分析句子的语法结构,如识别出短语词组.主谓宾等 Coreference Resolution-指代消解,找出句子中代表同一个实体的词.下文的I/my,Nader/he表示的是同一个…

Xue & Shen '2003 [2]用两种序列标注模型--MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)--用于中文分词:看原论文感觉作者更像用的是maxent (Maximum Entropy) 模型而非MEMM.MEMM是由McCallum et al. '2000 [1]提出MEMM,针对于HMM的两个痛点:一是其为生成模型(generative model),二是不能使用更加复杂的feature.…

TensorFlow [1] is an interface for expressing machine learning algorithms, and an implementation for executing such algorithms. TensorFlow的功能:1.提供接口表达机器学习算法.2.执行这些机器学习算法. A computation expressed using TensorFlow can be executed with little or no chan…

Stanford NLP课程简介 1. NLP应用例子 问答系统: IBM Watson 信息提取(information extraction) 情感分析 机器翻译 2. NLP应用当前进展 很成熟:垃圾邮件检测,词性标注(POS),实体名称识别(Named Entity Recognition, NER) => 课程后面会讲 相对成熟:情感分析,指代消解(coreference resolution),词义消歧,句子成分解析(parsing),机器翻译, 信息提取 => 后面课程会讲 依然…

  大数据的流行一定程序导致的爬虫的流行,有些企业和公司本身不生产数据,那就只能从网上爬取数据,笔者关注相关的内容有一定的时间,也写过很多关于爬虫的系列,现在收集好的框架希望能为对爬虫有兴趣的人,或者想更进一步的研究的人提供索引,也随时欢迎大家star,fork ,或者提issue,让我们一起来完善这个awesome系列 github地址 Awesome-crawler A collection of awesome web crawler,spider and resources in dif…

QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流 https://en.wikipedia.org/wiki/Lemmatisation Lemmatisation (or lemmatization) in linguistics is the process of grouping together the inflected forms of a word so they can be analysed as a single item, identified by the word's…

https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition http://book.51cto.com/art/201107/276852.htm 命名实体(Named Entity)类别识别 除了在预测用户意图方面的用途,查询日志还可以用来识别命名实体.命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.时 间.日期.货币及其他专有名词等.它是自然语言处理实用化的重要内容,在信息提取.句法分析.机器翻译等应用领域中具有重要…

一位cornell的教授做的计算机类期刊会议依据Microsoft Research引用数的排名 link:http://www.cs.cornell.edu/andru/csconf.html The following are the journals and conferences in computer science that have published at least 100 papers (2003–2013), with at least 5 citations per pa…

http://www.nltk.org/book/ch00.html After this, the pace picks up, and we move on to a series of chapters covering fundamental topics in language processing: tagging, classification, and information extraction (Chapters 5-7). The next three chapters l…

awesome-nlp  A curated list of resources dedicated to Natural Language Processing Maintainers - Keon Kim, Martin Park Please read the contribution guidelines before contributing. Please feel free to pull requests, or email Martin Park (sp3005@nyu.edu…

TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相关性 TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性.公式为: 这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主…

TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随著它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随著它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,作为文件与用户查询之间相关 ... TF/IDF算法可能并不是百度的重要方法,google适用:百度个人认为是向量空间模型,…

Standford Named Entities Recognizer(NER),命名实体识别是信息提取(Information Extraction)的一个子任务,它把文字的原子元素(Atomic Element)定位和分类好,然后输出为固定格式的目录,例如: 人名.组织.位置.时间的表示.数量.货币值.百分比等.官网(http://nlp.stanford.edu/ner/) NER包含以下model: 3 class model : Location, Person, Organizati…

Introduction Apache Kafka is a distributed publish-subscribe messaging system. It was originally developed at LinkedIn Corporation and later on became a part of Apache project. Kafka is a fast, scalable, distributed in nature by its design, partition…

一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习. 课件汇总下载地址:斯坦福大学自然语言处理公开课课件汇总 二.自然语言处理概览——什么是自然语言处理(NLP) 1)相关技术与应用…

0.1  课程主要内容:Big data technologies , Machine Learning and AI 0.6   OUTLINE: predict the future using AI and big data Look : search Listen:Mechine Learning Learn:Information Extraction Connect: Reasoning Predict:Data Mining Correct:Optimization…

机器不学习 jqbxx.com-专注机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱 今年开始接触chatbot,跟着各种专栏学习了一段时间,也读了一些论文,在这里汇总一下.感觉是存在一些内在的趋势的.只是要找到一个当下切实可行又省时省力的方案好像不太容易. 论文摘要 <Information Extraction over Structured Data: Question Answering with Freebase> 本文利用查询KB替代查询数据库,可以更好的理…

与最大熵模型相似,条件随机场(Conditional random fields,CRFs)是一种机器学习模型,在自然语言处理的许多领域(如词性标注.中文分词.命名实体识别等)都有比较好的应用效果.条件随机场最早由John D. Lafferty提出,其也是Brown90的作者之一,和贾里尼克相似,在离开IBM后他去了卡耐基梅隆大学继续搞学术研究,2001年以第一作者的身份发表了CRF的经典论文 "Conditional random fields: Probabilistic models f…