自然语言推理是NLP高级别的任务之一,不过自然语言推理包含的内容比较多,机器阅读,问答系统和对话等本质上都属于自然语言推理.最近在看AllenNLP包的时候,里面有个模块:文本蕴含任务(text entailment),它的任务形式是: 给定一个前提文本(premise),根据这个前提去推断假说文本(hypothesis)与premise的关系,一般分为蕴含关系(entailment)和矛盾关系(contradiction),蕴含关系(entailment)表示从premise中可以推断出hyp

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

转 https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/79373720     Python NLTK 自然语言处理入门与例程 在这篇文章中,我们将基于 Python 讨论自然语言处理(NLP).本教程将会使用 Python NLTK 库.NLTK 是一个当下流行的,用于自然语言处理的 Python 库. 那么 NLP 到底是什么?学习 NLP 能带来什么好处? 简单的说,自然语言处理( NLP )就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务. 我们生活中经常

http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/53292414 过去半年以来,自然语言处理领域进化出了一件神器.此神器乃是深度神经网络的一种新模式,该模式分为:embed.encode.attend.predict四部分.本文将对这四个部分娓娓道来,并且剖析它在两个实例中的用法. 人们在谈论机器学习带来的提升时,往往只想到了机器在效率和准确率方面带给人们的提升,然而最重要的一点却是机器学习算法的通用性.如果你想写一段程序来识别社交媒体平台上的侮辱性帖子,就把

引言 在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF-IDF应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域,目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重(Weighting)表示方法,但是 TF-IDF 作为一个古董方法,依然在很多应用中发挥着

The major advancements in Deep Learning in 2016 地址:https://tryolabs.com/blog/2016/12/06/major-advancements-deep-learning-2016/ 主要挑战是unsupervised learning 无监督学习,2016年大量的研究专注于generative models 生成模型.几大巨头谷歌和脸书分别创新于自然语言处理NLP. 无监督学习 无监督学习指的是在没有额外信息的新数据中,提取

译自:The Major Advancements in Deep Learning in 2016 建议阅读时间:10分钟 https://tryolabs.com/blog/2016/12/06/majoradvancementsdeeplearning2016/ 在过去的十多年来,深度学习一直是核心话题,2016年也不例外.本文回顾了他们认为可能会推动这个领域发展或已经对这个领域产生巨大贡献的技术.(1)无监督学习有史以来便是科研人员所面临的的主要挑战之一.由于大量产生式模型的提出,201

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这

GitHub NLP项目:自然语言处理项目的相关干货整理 自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域.本文作者为自然语言处理NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理项目领域的概览,包括了很多人工智能应用程序.选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果.这些自然语言处理项目资源能为想要深入钻研一个自然语言处理NLP任务的人们提供一个良好的开端. 自然语言处理项目的相关干货整理: 指代消解 https://github.com/Kyu

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: Bi

一.ZEN 目前,大多数中文预训练模型基本上沿用了英文模型的做法,聚焦于小颗粒度文本单元(字)的输入.然而,与英文相比,中文没有空格等明确的词语边界.这个特点使得很多文本表达中存在的交叉歧义也被带入了以字为序列的文本编码中,使得模型更难从单字的序列中学习到大颗粒度文本蕴含的语义信息,例如双字或者多字词的整体含义等.虽然通过大规模文本建模可以一定程度上区分不同上下文环境的语义,但是依然没有充分并显式地利用预训练和微调整语料中经常出现的词.短语.实体等更大颗粒度的信息.目前很多模型的解决方法依然是遵

放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较 在辞旧迎新的时刻,大家都在忙着回顾过去一年的成绩(或者在灶台前含泪数锅),并对2019做着规划,当然也有不少朋友执行力和工作效率比较高,直接把2018年初制定的计划拷贝一下,就能在3秒钟内完成2019年计划的制定,在此表示祝贺.2018年从经济角度讲,对于所有人可能都是比较难过的一年,而对于自然语言处理领域来说,2018年无疑是个收获颇丰的年头,而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话,那么当之无愧的

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LS

<?php /* MySQL_5.5中文参考手册 587开始 与GROUP BY子句同时使用的函数和修改程序 12.10.1. GROUP BY(聚合)函数 12.10.2. GROUP BY修改程序 12.10.3. 具有隐含字段的GROUP BY 12.10.1. GROUP BY(聚合)函数 本章论述了用于一组数值操作的 group (集合)函数.除非另作说明, group 函数会忽略 NULL 值. 假如你在一个不包含 ROUP BY子句的语句中使用一个 group函数,它相当于对所有行

1.基础概念 机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科.最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车.实用的语音识别.高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高.当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次.许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径.在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使用这些技术,并自己动手实践这些技术.更重要的是,您将不仅将学习理论知识,还将学习如何实践,如何快速使用强大的技术来解决新问题.

1.1 什么是行为驱动测试 说起行为驱动,相信很多人听说过. 行为驱动开发-BDD(Behavior Driven Development)是一个诞生于2003年的软件开发理念.其关键思想在于通过与利益相关者的讨论取得对预期的软件行为的清醒认识,它通过用自然语言书写非程序员可读的测试用例扩展了测试驱动开发方法.BDD提供了一种通用的,简单的,结构化的描述语言,这种语言既可以是英语也可以是其他本地的语言,通过他能够很方便让项目成员和业务干系人非常顺畅的沟通需求,而这些干系人可以不懂的任何编程语言和

转载于:http://www.matools.com/blog/1801988 TensorFlow源码 https://github.com/tensorflow/tensorflow 基于TensorFlow的框架 https://github.com/fchollet/keras https://github.com/tflearn/tflearn https://github.com/beniz/deepdetect https://github.com/tensorflow/fold

人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是对人的意识.思维的信息过程的模拟.人工智能不是人的智能,但能像人那样思考.也可能超过人的智能. 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”. 机器学习 1.    什么是机器学习 根据等人事件中判断人是否迟到了解什么是机器学习,具体参见地址:http://www.cnblogs.com/helloche

QA系统Match-LSTM代码研读 背景 在QA模型中,Match-LSTM是较早提出的,使用Prt-Net边界模型.本文是对阅读其实现代码的总结.主要思路是对照着论文和代码,对论文中模型的关键结构,查看代码中的具体实现.参考代码是MurtyShikhar实现的. 模型简介 模型的输入是(Passage, Question),模型的输出是(start_idx, end_idx).对于输入,Passage是QA任务中的正文,输入给模型时已经转化为经过Padding的id-list:Questio