
自然语言处理
文章平均质量分 85
凌风探梅
这个作者很懒,什么都没留下…
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几种概率语言模型和参数学习方法
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Google发布了能理解人类语言的云服务
原文地址:Google launches cloud service for understanding human language 作者:Blair Hanley Frank 翻译:赖信涛 责编:仲培艺上周三,Google智能云开发工具加入了一种云端自然语言API。这项服务可以帮助开发者的应用理解人类语言。这对Google来说是重要的一步。现在共有云的领域中,提供商的平转载 2016-07-26 09:43:46 · 554 阅读 · 0 评论 -
诺亚面向语音语义的深度学习研究进展
本文来自华为诺亚方舟实验室资深专家刘晓华在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲,介绍了华为诺亚面向语音语义的深度学习进展。本次演讲简要回顾了深度学习近十年进展,重点介绍华为诺亚方舟实验室最近两年内和深度学习相关的研究成果,并探讨了深度学习的未来趋势。深度学习的近十年进展深度学习为什么现在这么火?大数据、算法突破和计算能力。算法上的突破有包括三点:第一点,对多层神经网络转载 2016-08-02 12:47:49 · 1638 阅读 · 0 评论 -
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from: TensorFlow文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型1 相关背景维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”. 摘要生成算法主要分为抽取型(Extraction-based)和概括型(Abstraction-based)两类. 传统的摘要生成系统大转载 2017-04-07 16:50:14 · 3163 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow 自动文本摘要生成模型,2016
TensorFlow 自动文本摘要生成模型textsum: Text summarization with TensorFlow | Google Research Blog昨日, Google Research 发布博客 称开源了在 Annotated English Gigaword 上进行新闻标题生成任务的 TensorFlow 模型代码:https://gi转载 2017-04-07 16:56:47 · 16966 阅读 · 5 评论 -
Tensorflow 自动文摘: 基于Seq2Seq+Attention模型的Textsum模型
from:Tensorflow 自动文摘: 基于Seq2Seq+Attention模型的Textsum模型 Github下载完整代码https://github.com/rockingdingo/deepnlp#textsum简介这篇文章中我们将基于Tensorflow的Seq2Seq+Attention模型,介绍如何训练一个中文的自动生成新闻标题的模型。自动总结(Automatic Summar转载 2017-04-07 16:51:48 · 13684 阅读 · 32 评论