1、什么是自然语言处理？ ----自然语言处理（natural language processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。NLP是一门荣语言学、计算机科学、数学于一体的科学。NLP并不是一般的研究自然语
李宏毅《机器学习》飞桨特训营(十） 一. 循环神经网络二. 词向量(Word Embedding)三. 作业：语句分类 一. 循环神经网络 视频(上)视频(下)PPT 内容总结1内容总结2 二. 词向量(Word Embedding) 在自然语言处理任务中，词向量（Word Embedding）是表示自然语言里单词的一种方法，即把每
PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理
汉语语言学 语言学是以语言为研究对象的科学。它研究的对象是人类语言，它的任务是通过研究、描写语言的结构、功能及其历史发展，揭示语言的本质，探索语言的共同规律。 3.1.1 汉语与汉字的起源 汉语，即汉族的语言，是中国通用语言，也是国际通用语言之一。汉语属汉藏语系，历史悠久，并且
文章大纲 自然语言处理基础知识 自然语言处理与机器学习、深度学习 文本的表示技术 序列标注 参考文献 自然语言处理基础知识 早期自然语言的处理思路可以分为哪两个流派? 答∶1948年，信息论创始人 Claude Elwood Shannon发表论文《通信的数学理论》，其中提到了把自然
最近，清华大学在GitHub开源了一项神器叫万词王（Want Wrong），号称是首个支持中文及跨语言查询的开源在线反向词典。 什么叫反向词典呢？普通的词典告诉你某个词语的定义，而反向词典恰好相反，可以告诉你哪些词语符合你输入描述的意思。下图为万词王在线反向词典的页面截图，其中演示了反向
这些天重新看了过去看过的有关于自然语言处理的内容，关注到很多之前没有注意到的，但现在看来很重要的要点，整理如下： 1.LDA(潜在狄利克雷分配)： 主题模型采用未标记文档的集合, 并尝试在该集合中查找结构或主题。主题模型通常假设单词的使用与主题的出现相关。 训练LDA模型时, 首
深度学习进阶：自然语言处理入门 第3章 word2vec3.1 基于推理的方法和神经网络3.1.1 基于计数的方法的问题3.1.2 基于推理的方法的概要3.1.3 神经网络中单词的处理方法 3.2 简单的 word2vec3.2.1 CBOW模型的推理实现 CBOW 模型的推理，具 体实现如下所示 3.2.2 CBOW
年底了，最近工作进度还可以，忙里偷闲，写个博客简单聊聊，平权投票思想在自然语言处理领域的应用 平权投票简介 本质上是一种平权表决制，也就是说多个对象对某一个事件进行权重相同的投票表决机制(决策机制)。 平权投票机制的应用场景（长文本） 1、实体识别业务； 2、段落级、篇章级别
第一章 新手上路 **自然语言处理（NLP）**是一门融合了计算机科学、人工智能以 及语言学的交叉学科， 这门学科研究的是如何通过机器学习等技术， 让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标——理解人类语言或人工智能 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直
#好书推荐##好书奇遇季#《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》。当当京东天猫均有发售。 https://item.jd.com/12788707.html 文后有本书配套源码、数据集、开发环境的下载二维码，可用微信扫描下载，配套内容获得作者授权，供个人学习使用，禁止任何形式的商用。 神经网络是深度学
学期（2021-2022-1） 学号（20211411） 《信息安全专业导论》第十周学习总结 作业信息 这个作业属于哪个课程 2021-2022-1信息安全专业导论 这个作业要求在哪里 2021-2022-1信息安全专业导论第十周作业 这个作业的目标 作业目标 作业正文 作业正文 教材学习内容总结 信息系
自然语言处理NLP：网络爬虫实战代码 使用requests +lxml 工具解析房屋中介信息。 import requests as req # 准备URL url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/#contentList' # 请求数据 reponse = req.get(url=url)
自然语言处理实验—用K-means的方法对样本特征分类 一、算法简述 本次博客我们介绍一下机器学习里经典的聚类算法K-means，它属于典型的无监督学习算法。其核心思想也非常的简单，大致思路如下： 要选取 K (
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 GavinNLP星空对话机器人Transformer课程片段1：Transformer架构内部的等级化结构及其在NLP中的应用内幕 GavinNLP星空对话机器人Transformer课程片段1 Transformer架构内部的等级化结构及其在NLP中的应用内幕：该
KBERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph 1. KBERT的由来 当前的预训练模型（比如BERT、GPT等）往往在大规模的语料上进行预训练，学习丰富的语言知识，然后在下游的特定任务上进行微调。但这些模型基本都没有使用**知识图谱（KG）**这种结构化的知识，而KG本身能提
公众号《AI大道理》将进行长期征稿。 本征稿令主要征收AI相关知识、新闻、职场简历、项目实战、学习经验等等稿件。 AI包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理三大块。 计算机视觉包括分类、目标检测、识别、图像分割四大块。 语音识别包括传统语音识别、HMM-GMM、Kaldi
1.1 人工智能导论 人工智能的三个层面： 计算智能：能算能存 感知智能：能听会说，能看会认 认知智能：能理解，会思考 常见术语解释： 专业人才的人工智能系统学科： 从业者AI学习地图： 1.2 人工智能应用 指纹识别： 指纹采集----
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 第二章 NLP on Transformers 101 (基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程) One Architecture， One Course，One Universe 本课程以Transformer架构为基石、萃取NLP中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工
前言：RNN的出现，解决了CNN在处理时空序列上的糟糕表现。所谓时空序列可以简单理解上前后的输入是有联系的，比如自然语言处理，我们说的前一句话和后一句话之间是有联系的；智能视频处理，每一帧的前后是有联系的；雷达信号，每个信号之间是有联系的……传统的图像处理，图像中的每个像素点，这些
文末有人工智能学习资料大礼包（内含：两大Pytorch、TensorFlow实战框架视频、图像识别、OpenCV、计算机视觉、深度学习与神经网络等等等视频、代码、PPT以及深度学习书籍） 推荐个学习路线图，还有几个网站和相关书籍，希望对你有帮助吧~ 一、作为程序员可以在掌握了数学、python的基础上
以上章节介绍了自然语言处理中几种常用的神经网络（深度学习）模型，其中每种模型内部都包含大量的参数，如何恰当地设置这些参数是决定模型准确率的关键，而寻找一组优化参数的过程又叫作模型训练或学习。 1.损失函数 为了评估一组参数的好坏，需要有一个准则，在机器学习中，又被称为损失函数（L
文本预处理 文本预处理一般用jieba或者hanlp库进行句子分词，jieba为中文库，hanlp可分中文词也可以分英文词。 具体调用形式为jieba.lcut(’ ') 命名实体识别 命名实体：通常我们将人名、地名、机构名等转悠名词统称为命名实体。命名实体识别就是识别出一段文本中可能存在的命名
写在前面 对于中文来说我们需要使用一些手段对其进行分词，再不同的语境可能会有不同划分方法。目前有基于规则分词、基于统计分词、基于理解分词等等。下面我们介绍的是基于规则分词的内容。分别为正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向最大匹配法。它们的基本思想很类似，所以
也许更好的阅读体验 基于理解的分词方法 其基本思想是在分词的同时进行句法、语义的分析，以此来处理歧义问题。 目前这种方法还处于实验状态 基于统计的分词方法 基本思路 构建语言模型，对句子进行单词划分，划分结果运用统计方法计算概率，获取概率最大的分词方式 N元语言模型（N-gram语
