NLP三大特征抽取器

最新推荐文章于 2023-12-31 01:10:39 发布
原创 最新推荐文章于 2023-12-31 01:10:39 发布 · 736 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

NLP三大特征抽取器：CNN、RNN与Transformer全面解析
fudaihb的博客
01-10 1884
自然语言处理（NLP）领域的快速发展离不开深度学习技术的推动。随着应用需求的不断增加，如何高效地从文本中抽取特征成为NLP研究中的核心问题。深度学习中三大主要特征抽取器——卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）以及Transformer——在不同场景中展现出各自的优势。本文将系统解析这三种特征抽取器的原理、特点、应用场景及其在NLP中的实际表现，为开发者和研究者提供清晰的指导。
nlp-自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较
qq_42182596的博客
05-29 1577
资料参考： 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 一、nlp四大类任务 一类是序列标注，这是最典型的NLP任务，比如中文分词，词性标注，命名实体识别，语义角色标注等都可以归入这一类问题，它的特点是句子中每个单词要求模型根据上下文都要给出一个分类类别。 第二类是分类任务，比如我们常见的文本分类，情感计算等都可以归入这一类。它的特点是不管文章有多长，总体给出一个分类类别即可。 第三类任务是句子关系判断，比如Entailment，QA，语义改写，自然语
人物关系抽取
09-01
以釜山行里面的人物关系为实例，为大家介绍一下人物关系抽取怎么做。里面包含代码和数据，亲测可用！
Transformer结构关注
weixin_30593443的博客
01-14 181
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 转载于:https://www.cnblogs.com/wdmx/p/10269089.html
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
currycode
03-27 1491
https://zhuanlan.zhihu.com/p/54743941 Transformer是谷歌在17年做机器翻译任务的“Attention is all you need”的论文中提出的，引起了相当大的反响。 每一位从事NLP研发的同仁都应该透彻搞明白Transformer，它的重要性毫无疑问，尤其是你在看完我这篇文章之后，我相信你的紧迫感会更迫切，我就是这么一位善于制造焦虑的能手...
NLP中的特征抽取器
いいこと？暁の磕盐线に胜利を刻みなさいっ！
02-12 368
通常而言，绝大部分 NLP 问题可以归入以下四类任务中： 第一类是序列标注，这是最典型的 NLP 任务，比如中文分词，词性标注，命名实体识别，语义角色标注等都可以归入这一类问题，它的特点是句子中每个单词要求模型根据上下文都要给出一个分类类别。 第二类是分类任务，比如我们常见的文本分类，情感计算等都可以归入这一类。它的特点是不管文章有多长，总体给出一个分类类别即可。 第三类任务是句子关系判断，比如...
NLP系列——(2)特征提取
weixin_40593658的博客
05-13 7324
文章目录一、中英文文本分析1.1 中文文本特点1.2 英文文本特点二、文本数据的基本特征提取2.1 词汇数量2.2 字符数量2.3 平均词汇长度2.4 停用词数量2.5 特殊字符数量2.6 数字数量2.7 大写字母数量三、文本数据的预处理3.1 小写转换3.2 去除标点符号3.3 去除停用词3.4 常见词去除3.5 稀缺词去除3.6 拼写校正3.7 分词(tokenization)分词算法设计的基...
ChineseNER-实体抽取_实体抽取工具_文章实体抽取_自然语言处理_ChineseNERMSRA_
09-29
在当今的自然语言处理（NLP）领域，实体抽取是一项至关重要的技术。它旨在从文本中识别并分类出具有特定意义的词汇，如人名、地名、组织名等，这些词汇被称为实体。在中文环境中，这一任务尤为复杂，因为中文的语法...
机器学习---文本特征抽取---TFIDF
Ashen的博客
03-04 813
背景：某个词或某个短语在某类文章中出现的频率高，并且在别类文章中频率不高，适合用于分类 TF-IDF作用：用以评估一字词对于文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度 1. 公式 1.1 词频(term frequency, tf) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率 1.2 逆向文档频率(inverse document frequency, idf) 是一个词语普遍重要性的度量。某一...
【nlp】融合版 实体提取方法
zkq_1986的博客
05-27 1033
1. 用领域语料训练的BiLSTM+CRF抽取实体 2. 按规则抽取地名 3. 按规则抽取日期和时间 4. 用Stanford CoreNLP抽取实体 5. 用人民日报训练的CRF抽取实体 6. 用领域语料训练的CRF抽取实体 7. 按规则抽取机构名 8. 合并生成最终结果 ...
利用生成式预训练Transformer进行实体识别与关系抽取
AI天才研究院
12-31 1583
1.背景介绍 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。人工智能的一个重要分支是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)，它旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。实体识别(Entity Recognition, ER)和关系抽取(Relation Extraction, RE)是NLP领域中两...
转载关系抽取的算法
qq_34438672的博客
06-04 1071
关系抽取：：https://blog.youkuaiyun.com/u010159842/article/details/87361838
Transformer模型
NeilGY的博客
03-12 583
模型讲解：https://terrifyzhao.github.io/2019/01/11/Transformer%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AF%A6%E8%A7%A3.html 源码解读：https://terrifyzhao.github.io/2019/01/11/Transformer%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%A7%A3%E8%AF%BB.html ...
验证码——字符的特征提取
lf666000的博客
12-03 2232
字符的特征提取 从被切割和归一处理后的字符中，提取最能体现这个字符特点的特征向量 方法：逐像素特征提取法，骨架特征提取法，垂直方向数据统计特征提取法，13点特征提取法，弧度梯度特征提取法 逐像素特征提取法：对图像进行逐行逐列的扫描，黑色像素特征值取1，白色像素特征值取0，最后形成一个维数与图像中像素点的个数相同的特征向量矩阵 函数code Double**code(BYTE*lpDIBB
特征提取
韩绘锦的博客
09-08 2074
从类别变量中提取特征 类别型特征（ Categorical Feature ） 主要是指性别 （男、女）、血型（ A 、 B、 AB 、 0 ) 等只在高限选I页内取值的特征。 类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入 3，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。 one-hot编码 独热编码通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。例如血型， 一共有4个取值(A型血、B型血、AB型血、O型血)，独热编码会 把血型变成-
opencv学习——OCR字符识别特征提取
qq_27060423的博客
01-06 3145
方法：可选用水平累积直方图、垂直累积直方图特征以及低分辨图像作为特征，用于训练的输入层 图中低分辨率图像的像素为5*5 1、水平和垂直累积直方图 a、使用countNonZero函数计算每一行或每一列的非0像素数，存放在矩阵mhist中 b、使用minMaxLoc函数求出mhist中的最大值 c、使用convertTo函数将mhist中所有的元素都除以这个最大值 Mat Proj...
【NLP】十二种属性降维的方法
AmorFati的博客
09-09 1562
降维可以用两种不同的方式来完成： （1） 只保留原始数据集最相关的变量（特征选择） （2） 通过找到一组较小的新变量，每个变量都是输入变量的组合，包含与输入变 量基本相同的信息（降维） （1）遗漏价值比率（Missing Value Ratio） 如果任何变量中缺失值的百分比大于该阈值，我们将删除该变量。 （2）低方差滤波器（Low Variance Fi...
NLP信息抽取技术综述与大模型应用
自然语言处理（NLP）中的信息抽取（Information Extraction, IE）是将非结构化或半结构化的文本数据转化为结构化信息的关键技术，广泛应用于知识图谱构建、智能问答、舆情分析、医疗信息处理等领域。本文以“NLP信息...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值