lingpy的博客

文本分类实验项目日志（最后更新-2019.07.19）文章目录1 One vs rest & stacking 二分类多分类器文本分类实验1.1 描述1.2 实验设计1.2.1 旧方法1.2.2 新方法1.3 实验结果和分析1.3.1 实验-旧方法1.3.2 实验-新方法1.3.3 实验-新方法-新数据1.4 结论1.5 集成学习的资源1 One vs rest & stacking 二分类多分类器文本分类实验1.1 描述根据5-6月份 one vs rest（all）和stacki

论文信息：论文-知识表示学习研究进展-2016-刘知远文末附6篇知识表示相关论文的下载地址文章目录前言知识库的主要研究目标基于网络形式的知识表示面临的困难点表示学习&知识表示学习本文目标知识表示学习介绍表示学习的概念和理论知识表示的应用和优点知识表示学习的主要方法距离模型单层神经网络模型能量模型双线性模型张量神经网络模型矩阵分解模型翻译模型知识表示学习的挑战和解决复杂关系建模多源...

关于LSHTC更多介绍见官网文章目录titleabstractdatasetLSHTC数据集介绍LSHTC1LSHTC2LSHTC3 & LSHTC4评估方法References(论文提到的算法的论文)titleLSHTC: A Benchmark for Large-Scale TextClassificationabstractLSHTC is a series of ...

关于语义分析的发展和技术的总结概念语义分析语义分析(Semantic Analysis)指运用各种机器学习方法，学习与理解一段文本所表 示的语义内容。一段文本通常由词、句子和段落来构成，根据理解对象的语言单位不同，语义分析又可 进一步分解为词汇级语义分析、句子级语义分析以及篇章级语义分析。一般来说，词汇级语 义分析关注的是如何获取或区别单词的语义，句子级语义分析则试图分析整个句子所表达...

源于文本分析课程语义分析自然语言处理层次（从下到上）（层次是固定的吗？这样的层次对NLP研究有什么帮助？）语用分析语义分析句法分析词法分析语音分析语义分析目标：信息检索、自动问答、填充数据库语义学：关于意义的研究分析：识别出信息片段并将其联系起来词级别：词义消歧词义表示和学习 词嵌入句子级别：浅层：施事，受事，时间，地点等...

原文地址：Mr.Scofield ----- csdnFrom RxNLP.Indexing:〇、序一、DeepNLP的核心关键：语言表示（Representation）二、NLP词的表示方法类型        1、词的独热表示one-hot representation&a

原文地址 写 在 前 面深度学习与NLP是一个专注分享深度学习技术、NLP领域技术、资讯的专业平台，到目前为止，我们已经分享了20期有关深度学习、NLP、机器翻译等视频教程或视频资源。为了方便大家选择合适自己需求的课程学习，这里对往期分享的视频资源做了整理，推出一套视频资源合集。干货有点多，建议收藏，慢慢学习。获取更多深度...

版权声明随便转，取之于网络，用之于网络。。。 https://blog.youkuaiyun.com/App_12062011/article/details/83038516 从这个月开始，进入NLP方向了，因此，系统了看了一遍《自然语言处理综论》，对NLP做了点系统性的了解，后面抽时间一个一个业务或者方向进行实现学习。这里主要是入门的认识，因此，大多数不涉及每个...

来自 | AI研习社   作者 | WBLUE词嵌入和句子嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统的重要组成部分。它们在定长的密集向量中编码单词和句子，以大幅度提高文本数据的处理性能。对通用嵌入的追求是一大趋势：在大型语料库上预训练...

原文作者：张俊林 原文地址：以Attention Model为例谈谈两种研究创新模式 版权声明：转载请附上原文作者和地址各位观众朋友好，也许此刻您刚打开电梯…….读这一篇之前，请您最好先拜读一下本篇的前传：文本处理中的Attention Model：是什么及为什么。因为那里有些背景知识需要交代。话接上回书，在研读AttentionModel相关文献过程中，我再次深切感受到了...

原文作者：张俊林 原文地址：自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么 转载时请附上原文作者和地址要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展，我相信你一定听说过Attention Model（后文有时会简称AM模型）这个词。AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一，在很多场景被证明有效。听起来AM很高大上，其实它的基本思想是相当直观简洁的。...

转自作者的公众号: 『数据挖掘机养成记』1. 引子大家好我叫数据挖掘机皇家布鲁斯特大学肄业我喝最烈的果粒橙，钻最深的牛角尖——执着如我今天我要揭开Word2vec的神秘面纱直窥其本质相信我，这绝对是你看到的最浅白易懂的 Word2vec 中文总结（蛤？你问我为啥有这个底气？且看下面，我的踩坑血泪史...

李航 VS 雷鸣 对话部分雷鸣：特别感谢李老师精彩的讲座。今天这个讲座基本上对自然语言的整个发展能解决什么问题做了一个综述，而且对于技术、挑战和未来展望讲得特别全面，以致于我想到一个问题，后面就已经在回答了，今天讲得非常全面，非常仔细。我们想跟李航老师再探讨一下应用方面，我们知道华为的诺亚方舟做了很多计算语言方面的工作，能大概讲一下在落地方面做了哪些产品，大概现在处在一个什么水平上吗？李航...

视频地址对于自然语言理解，有两种定义。第一种是计算机能够将所说的语言映射到计算机内部表示；另一种是基于行为的，你说了一句话，计算机做出了相应行为，就认为计算机理解了自然语言。后者的定义，更广为采用。为什么自然语言理解很难？其本质原因是语言是一种复杂的现象。自然语言有5个重要特点，使得计算机实现自然语言处理很困难：语言是不完全有规律的，规律是错综复杂的。有一定的规律，也有很多例...

《数学之美》吴军 著 第二版 ——读书笔记原理通信模型：Created with Raphaël 2.1.2信息、上下文信息、上下文传递的信息传递的信息接收的信息接收的信息(s1,s2...)编码发送者(o1,o1,...)解码信道接收者… 几乎所有的自然语言处理问题等可以等价成通信的编码问题。在通信中，如何根据接收端的观测信号o1,o2,...o1,o2,...

引用块内容【本文作者】达观数据 夏琦 【作者简介】夏琦，达观数据NLP组实习生，就读于东南大学和 Monash University，自然语言处理方向二年级研究生，师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。前言本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似...