笔记-FudanNLP

最新推荐文章于 2021-11-22 11:02:15 发布
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#FudanNLP #自然语言处理

博客介绍FudanNLP是中文自然语言处理开源工具包，并记录学习情况，还给出传送门。

FudanNLP为中文自然语言处理开源工具包，学习记录如下：

传送门

知识图谱入门笔记
最新发布
Moliay的博客
07-09 7017
知识图谱构建从最原始的数据（包括结构化、半结构化、非结构化数据）出发，采用一系列自动或半自动的技术手段，从原始数据库和第三方数据库中提取知识事实，并将其存入知识库的数据层和模式层，这一过程包含：信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程，每一次更新迭代包含这四个阶段。图数据库是以图的方式来保存的，图数据库的优点在于查询和搜索的速度比较快 ，并且在图数据库中实体节点可以保留属性，这就意味着实体可以保留更多的信息，此外图数据库像其他的关系数据库一样有完整的查询语句，支持大多数的图挖掘算法。
知识图谱学习笔记1
Mrong1013967的博客
11-22 1110
参考 https://blog.youkuaiyun.com/pelhans/category_7607589.html 知识图谱-给AI装个大脑 - 知乎 知识图谱的定义 "A knowledge graph consists of a set of interconnected typed entities and their attributes." 知识图谱是由一些相互连接的实体和他们的属性构成的。 经典例子：罗纳尔多 每条知识都是一个SPO三元组：
论文笔记
07-02 274
7.21 d中英文维基百科语料上的Word2Vec实验 　　注意参考文献 　Deep Learning实战之word2vec（已下载 参考文献中） 7.20 wechat :利用Python实现wiki中文语料的word2vec聚类 　　算法】word2vec与doc2vec模型 　自然语言处理资源和Python自然语...
学习笔记
hhu_lyc的博客
01-29 299
一、关于老师分享的《知网》  《知网》是中国第一个电子知识系统，开发者与设计者为董振东先生。《知网》是以揭示概念所具有的属性之间的关系及概念与概念之间的关系为基本内容的。基于英语和汉语的词语所代表的不同概念，《知网》实现了知识库的构建，并为语言信息处理的多个分析研究应用提供了极为丰富的资源，共有96744 个中文词语9，在词语相似度计算等自然语言处理其他方面得到很多成功的应用。基于《知网》的语义
2018中国人工智能开源软件发展白皮书-笔记
u011130452的博客
08-19 2130
“2018中国人工智能开源软件发展白皮书”是新手了解人工智能技术原理和技术现状的好文档，读完之后有再读几遍的冲动，学到了很多东西，做了笔记分享给大家共同学习，有不对的地方多多指出。 “2018中国人工智能开源软件发展白皮书”笔记 一，人工智能发展史 1，1956年达特茅斯会议正式确定了人工智能的研究领域，标志人工智能正式诞生。 2，达特茅斯会议后，开启了人工智能大发现时代，以推理为核心，后...
中文分词方法汇总笔记
RayX的博客
10-23 1464
中文分词方法和工具汇总笔记 从分词难点、分词方法：传统基于字典基于词典的分词方法、、基于机器学习的分词方法进行总结
Python数据分析 读书笔记
icecutie的博客
10-14 980
其实就是nltk使用说明书
知识图谱学习（笔记整理）
for_yayun的博客
03-07 7902
本篇来自于文章《从技术实现到产品落地，“知识图谱”的未来还有多远？》 知识图谱学习（一） 一、组成部分 知识图谱大致可分为：知识建模、知识获取、知识融合、 知识存储、知识应用等。 二、知识图谱的架构 共分为两种：逻辑架构和技术架构 -逻辑架构 数据层：是逻辑架构的底层，用来存储真实的节点数据与关系数据。 模式层：模式层在数据层之上，存储提炼过的数据，通过本体库来管理数据关系。 本体位于模式层，描...
word2vec学习笔记
文字也是一种方式
05-31 3353
1.英文word2vec 2.中文word2vec
NLP文本分类入门学习及TextCnn实践笔记——基础知识学习及理解（一）
wangyueshu的博客
06-02 1743
碎碎念： 之前有一些机器学习相关的概念基础，但从未实践过，看的知识也不系统。这次刚好工作中有应用需求，就以NLP的文本分类为切入点，进行相关知识的学习和模型实践。 当前进展： 研究了两周，完成文本预处理、word embedding、TextCnn模型训练、API封装等代码工作，模型效果调优、验证中。计划以笔记的形式记录几篇博客。 首篇主要是个人对NLP及文本分类的理解、一些基础知识的学习及参考资料记录。下一篇计划关于TextCnn算法学习和代码实践等。 本次个人学...
知识图谱学习（一）（笔记整理）
除了学习谁都不爱的博客
12-31 4420
本篇来自于文章《从技术实现到产品落地，“知识图谱”的未来还有多远？》 （自己的一些笔记） 知识图谱学习（一） 一、组成部分 知识图谱大致可分为六部分，依次为：知识建模、知识获取、知识融合、 知识存储、知识计算、知识应用 二、知识图谱的架构 共分为两种：逻辑架构和技术架构 -逻辑架构 数据层：是逻辑架构的底层，用来存储真实的节点数据与关系数据。 模式层：模式层在数据层之上，存储提炼过的数据，通过本体...
笔记(总结)-序列标注问题与求解
ZSY的大后台
07-18 5105
在讲述了大量的概率图模型后，本篇介绍下它发挥作用的主要场景——序列标注（Sequence Labaling）。序列包括时间序列以及general sequence，但两者无异。连续的序列在分析时也会先离散化处理。常见的序列有如：时序数据、本文句子、语音数据、等等。常见的序列问题有： 拟合、预测未来节点（走势分析，如股票预测、销量预测等） 判定序列所属类别，即分类问题（如语音识别，判断声音序列所...
笔记(总结)-注意力机制(Attention)简述
ZSY的大后台
07-20 4996
本篇主要针对注意力（Attention）机制进行简要描述。Attention是为了解决Sequence-to-Sequence中的一些问题而提出的，本身的逻辑十分简洁。Attention的产生过程反映了解决问题的一种最直接的思路，正如Resnet中提出“残差”的概念一样，简单直接的就能解决问题，而且思路没有绕任何弯子。这在科研工作中是十分难得的。下面结合机器翻译问题来回顾下这整个过程。 Se...
笔记-Tukey Method发现outliers（离群点）
ZSY的大后台
11-30 3660
在大规模数据集中，由于噪声、扰动、采样过程误差等等原因，会出现一些数据点偏移整个数据集。假想整个数据集由某未知分布生成，则这些点可以看做该未知分布下的噪声采样。在可视化情况下，这些点显著偏移了数据集的点群，故称为离群点。而众多机器学习算法对数据分布都存在着一定的假设或期待数据集较为“规整”。因此在数据挖掘中，常需要在预处理中去除该类点，让算法能更好地发现“正常”数据间存在的关系。Tukey Meth
论文列表——NAACL 2019
ZSY的大后台
03-06 3586
最近NAACL-2019接收列表出了，列出感兴趣的paper，供之后阅读： 名称 类型 关键字 阅读价值 笔记 Deep Adversarial Learning for NLP tutorial Transfer Learning in Natural Language Processing tutorial Applications of Natural L...
论文列表——sentiment analysis
ZSY的大后台
01-25 3385
情感分类属于文本分类的一个应用场景，一般都是人（用户）对某些具体事物（商品、事件）表达某些情感。落地场景是很多的。这学期最开始是做stance detection相关的工作，而其中target-specific stance detection和情感分类中的aspect-based sentiment analysis是很相关的，而AIC的比赛又正好是这个后者，所以顺便调研了下sentiment ...
论文列表——fake news
ZSY的大后台
10-04 2956
列出自己阅读的fake news detection论文的列表，以后有时间再整理相应的笔记。阅读价值评分纯粹是基于自己对于文章的理解，标准包括：动机、方法、数据集质量、实验安排、相关工作等，满分为5。列表如下： 名称 所属会议 类型 时间 阅读价值 “Liar, Liar Pants on Fire”: A New Benchmark Dataset for Fake News D...
kaggle-Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting
ZSY的大后台
02-08 2953
该项比赛1月15日就已经结赛了，但由于之后进入期末，备考花费了大量的时间，没来得及整理相关内容。现在终于有时间好好回顾比赛，并对这次比赛的过程进行记录。 Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting 本次比赛是预测商品销量，给出的训练数据为<单位销量，日期，商店ID，商品ID，推销活动标签>，其中单位销量是待预测值，基本上属于回归...
笔记-cs224n（基于深度学习的自然语言处理）
ZSY的大后台
12-18 2913
最近在看CS224n的课程，一来可以复习下深度学习基础知识，二来了解学习下在NLP领域使用较多的深度学习模型（RNN、GRU、LSTM…）。授课视频为全英文，国内好像暂时没有带字幕的版本，不懂的地方回放下就好，观看压力不是很大。另参考一位牛人的笔记，对每节课做了很好的总结，每节课看完后去看下博客可以加深理解。给出链接如下：CS224n课程主页自然语言处理-码农场
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