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哥伦比亚大学NLP 第一章

哥伦比亚NLP 第二章 目录 标记问题(Tagging(Tagging(Tagging problem)problem)problem) 生成模型(Generative(Generative(Generative model)model)model) 噪声通道模型(Noisy−channel(Noisy-channel(Noisy−channel model)model)model) 隐藏马尔...

哥伦比亚大学 NLP 第三章 摘要 本章主要讲述了一个叫做ParsingParsingParsing的问题，ParsingParsingParsing的中文翻译叫做解析，是自然语言处理中非常重要的一个问题之一。 简介 什么是解析ParsingParsingParsing ParsingParsingParsing的目的就是为了分析句法结构，就是确定一个句子中每一个单词充当什么成分，比如：主语...

哥伦比亚大学 NLP 第三章(第二部分) 目录 概率上下文无关 CKYCKYCKY 算法 本部分关于上下文无关相关符号的约定均基于第一部分，本部分将继续沿用不再定义 第三章第一部分传送门：https://blog.youkuaiyun.com/scanf_yourname/article/details/86777756 概率上下文无关文法(PCFGs)(PCFGs)(PCFGs) 为什么引入概率上下文无...

什么是Word2Vec 目录 词嵌入(word embedding) 词嵌入的特点 嵌入矩阵 Skip−gramSkip-gramSkip−gram模型 分层SoftmaxSoftmaxSoftmax (HierarchicalSoftmax)(Hierarchical Softmax)(HierarchicalSoftmax) 负采样 词嵌入(word embedding) ...

论文：LearningLearningLearning PhrasePhrasePhrase RepresentationsRepresentationsRepresentations usingusingusing RNNRNNRNN Encoder−DecoderEncoder-DecoderEncoder−Decoder forforfor StatisticalStatisticalSta...