Deep learning for NLP(summary)

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#深度学习 #nlp #自然语言处理

回顾一下cs224d中提及的神经网络在nlp中的应用.

word2vec

A Neural Probabilistic Language Model

z在nlp任务中, 我们希望将词表达为一个向量, 而通常来说词库都会非常大, 采用one-hot 编码的话, 假设词库的容量是 V , 那么每一个词都是一个 R|V|×1 的向量. 显然这个维度很大, 而根据统计, 英语中有13 million的token, 这样表达十分消耗内存. 而且 w(a)Tw(b)=0 (每个向量都是正交的) , 也就是说词与词之间的相关性都是0, 这显然与常识相违背,比如father和mother, hotel和room之间肯定是存在一定的相关性的, 必须作出修正(降维…)来更好的进行词的表达., 可以采用Window besed Co-occurrence Matrix 的方法, 这种方法有几个缺点:
1. 新词加入的时候矩阵的维度要改变
2. 矩阵过于稀疏, 因为大多数词是不相关的
3. 矩阵维度过大(≈106×106)
4. 训练时间过长, o(n2)
5. 需要一些技巧来解决词频的不均衡性

我们希望通过概率模型来改进这种算法, 如Unigram, Bigram模型就假设了词与前面一或两个词的出现相关. 这种都是基于统计的角度来考虑的. 在2003年, Bengio 发表了一篇用神经网络来训练词向量的文章[1].

这里写图片描述
通过前面的n 个词来预测下一个词:

y=b+Wx+Utanh(d+Hx)
. 其中 x 是词库矩阵 C的拼接.
x=
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NLP summary tool 笔记
卖了个萌酱瓶
04-18 607
核心部分，对输入的每个句子打分，步骤如下： 1、分文本为多个句子，把每两个句子的相交函数值存入矩阵中。eg: values[0][2] = value of sentence1 and sentence 3 专业角度：这是把我们的文本转化为链接加权图，每个句子是个节点，二维数组代表边的权重 2、我们计算每个句子的独立值，并存到python键值字典 ( hash table和dictionary的区别：http://www.cnblogs.com/akwwl/p/3680376.html ) ，key = 句
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java笔试题算法-NLP_summary:自然语言处理
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java笔试题算法 基本工具： 中科院NLPIR（推荐） 原名ICTCLAS，是由中科院计算所历经数年开发的分词工具，采用C++编写。 主要功能包括分词、词性标注、命名实体识别、用户词典功能，新词发现与关键词提取。 可以可视化界面操作和API方式调用。 哈工大LTP（推荐） 语言技术平台（LTP）是哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的一整套中文语言处理系统，采用C++编写。 主要功能包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注、语义依存分析等。 语言云新版API是REST风格的WEB API调用服务，免SDK安装，支持JavaScript调用。 jieba分词（推荐） 基于前缀词典高效词图扫描，采用动态规划查找最大概率路径，支持三种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式。 主要功能包括分词、添加自定义词典、关键词提取（基于TF-IDF或TextRank）、词性标注、并行分词等功能。 FudanNLP FudanNLP采用Java编写，提供了API的访问调用方式，包含机器学习算法和数据集。 主要功能包括：中文分词，词性标注，实体名识别，关键词抽取，依存句法分析，时间短
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Deep Learning for NLP 文章列举
xceman1997的专栏
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deep learnng summary
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11-22 320
deep learning
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Word2vec在事件挖掘中的调研   se http://blog.youkuaiyun.com/shuishiman/article/details/20769437
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deeplearning.ai-lecture1-building deep neural network-summary
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NLP-Text-Classification-and-Summary
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文本摘要也是文本生成的应用，旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。摘要应该涵盖最重要的信息，同时要连贯无冗余，并在语法上可读。
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qq_42902997的博客
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为了训练这些模型，我们使用的数据的类型也不同，其中一种就是： 将文章的第一句话作为 document，summary 就是文章的题目G 是A 是生成的summary。
从RNN到UniLM：NLP & DeepLearning技术发展历程。
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最近在研究NLG，看了很多资料顺便整理一下收获。 使用DeepLearning技术在NLP领域，最初是从RNN开始的。 模型 RNN RNN的R是recurrent，中文全称循环神经网络。 这种神经网络比传统的神经网络的优势是有记忆力。 在计算的过程中，除了有输入外，还会把上一次的计算产生的隐藏层也一并输入进来。 “一并输入进来”这个过程叫concat，具体做法其实很简单，就是把输入的向量和隐藏层的向量接起来。 比如输入向量长度是5, 隐藏层长度是128, 那么RNN的输入层长度就是12
JAVA NLP自然语言处理 实现软件操作自动化
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<think>嗯，用户想了解如何用Java的NLP技术实现软件操作自动化。首先，我需要明确用户的需求是什么。他们可能希望自动化处理文本数据，比如自动回复、数据提取或者界面操作自动化。接下来，我需要回顾Java中常用的NLP库，比如Apache OpenNLP、Stanford CoreNLP，还有Deeplearning4j。然后，得考虑这些库如何应用到自动化任务中，比如文本分类、实体识别或者指令解析。 用户提到的软件操作自动化可能涉及模拟用户操作，比如点击按钮或填写表单。这时候可能需要结合NLP和自动化工具，比如Selenium或Robot类。例如，通过NLP解析用户的自然语言指令，然后转换成具体的操作步骤。 还需要考虑实际的应用场景。例如，客服系统中自动分类工单，或者从邮件中提取信息自动录入系统。这时候可能需要分步骤处理：文本预处理、特征提取、模型训练，最后是执行自动化操作。 可能用户对NLP不太熟悉，需要解释基本概念，比如分词、实体识别、意图识别。同时，要提供简单的代码示例，让他们能直观理解如何结合NLP库和自动化工具。比如用OpenNLP进行指令解析，然后用Robot类执行鼠标点击。 另外，要注意Java在NLP领域的生态可能不如Python丰富，可能需要提到这一点，但强调Java在企业级应用中的优势，比如性能和多线程支持。最后，总结关键点，确保用户了解实现流程和可能的挑战，比如模型训练和数据需求。</think>Java NLP（自然语言处理）结合软件操作自动化，是一种通过自然语言理解技术解析用户指令或文本内容，并驱动程序自动执行任务的技术。以下是其核心概念和实现方法的介绍： --- ### **1. 核心目标** - **将自然语言转化为操作指令**：例如将“打开文件并保存到桌面”解析为程序可执行的步骤。 - **自动化流程驱动**：通过解析后的指令控制软件（如桌面应用、浏览器、系统工具等）完成操作。 --- ### **2. 关键技术** #### **a. NLP核心任务** - **分词与词性标注**：拆分句子并分析语法结构（如使用 Apache OpenNLP、Stanford CoreNLP）。 - **实体识别**：提取关键信息（如文件名、路径、操作类型）。 - **意图识别**：判断用户指令的意图（如“保存文件”对应保存操作）。 - **依存句法分析**：理解句子中词语间的逻辑关系。 #### **b. 自动化工具** - **桌面自动化**：Java AWT Robot 类（模拟键盘/鼠标操作）、SikuliX（图像识别控制）。 - **浏览器自动化**：Selenium WebDriver（控制浏览器行为）。 - **系统级操作**：Runtime.exec() 执行命令行指令。 --- ### **3. 典型应用场景** - **文档自动化处理**：自动从邮件/聊天记录中提取信息并生成报告。 - **智能助手**：通过语音或文本指令控制软件（如“清空回收站”）。 - **测试自动化**：用自然语言描述测试用例，自动生成测试脚本。 - **企业流程自动化**：将规章制度文本转化为审批流程代码。 --- ### **4. Java NLP工具库** | 库名称 | 特点 | |--|---------------------------------------| | **Apache OpenNLP** | 轻量级，支持分词、命名实体识别 | | **Stanford CoreNLP** | 功能全面，支持多语言，依赖语法分析 | | **Deeplearning4j** | 结合深度学习模型处理复杂NLP任务 | | **LingPipe** | 适合文本分类、情感分析 | --- ### **5. 实现示例：文本指令控制文件保存** ```java // 使用 OpenNLP 进行指令解析 InputStream modelIn = new FileInputStream("en-ner-date.bin"); TokenNameFinderModel model = new TokenNameFinderModel(modelIn); NameFinderME nameFinder = new NameFinderME(model); String sentence = "Save the report as 2023_summary.pdf on the Desktop."; String[] tokens = sentence.split(" "); Span[] spans = nameFinder.find(tokens); // 提取文件名和路径 String fileName = extractFileName(tokens, spans); // 输出：2023_summary.pdf String path = "~/Desktop/"; // 使用 Java Robot 执行保存操作 Robot robot = new Robot(); // 模拟快捷键 Ctrl+S robot.keyPress(KeyEvent.VK_CONTROL); robot.keyPress(KeyEvent.VK_S); // 输入路径和文件名... ``` --- ### **6. 挑战与优化** - **语义歧义**：需结合上下文消除歧义（如“关闭窗口”指哪个窗口？）。 - **多步骤操作**：复杂指令需分解为原子化操作（如“登录系统后导出数据”）。 - **模型训练**：特定领域需自定义语料库训练（如医疗、金融术语）。 --- ### **7. 扩展方向** - **结合RPA工具**：如集成UiPath或Automation Anywhere提升自动化效率。 - **多模态交互**：融合语音识别（如CMU Sphinx）与NLP。 - **知识图谱**：通过实体关系推理增强复杂指令理解能力。 通过结合Java的跨平台能力和NLP技术，可实现高效的软件操作自动化系统，适用于企业级复杂场景部署。
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