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RSS订阅原创 深度学习与自然语言处理第五次大作业
文章目录问题提出一、Seq2seq$模型简介1.经典RNN结构2.Sequence to Sequence模型3.Attention注意力机制二、模型训练三、实验过程1.读取训练语料2.模型训练3.读取测试语料4.测试输出：附录问题提出基于Seq2seqSeq2seqSeq2seq模型来实现文本生成的模型，输入可以为一段已知的金庸小说段落，来生成新的段落并做分析。 一、Seq2seq$模型简介Seq2seq是sequence to sequence的缩写。Seq2seq 是深度学习中最强大的概.
2021-05-28 01:13:30
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原创 深度学习与自然语言处理第四次大作业
文章目录问题提出一、Word2Vec模型简介二、模型原理1.词的独热表示-One-hot2.词的分布式表示3.词嵌入三、实验过程1.预处理2.模型训练3.聚类分析1.鹿鼎记：2.天龙八部：3.射雕英雄传：4.神雕侠侣：5.鹿鼎记：总结附录问题提出利用Word2Vec模型训练Word Embedding，根据小说中人物、武功、派别或者其他你感兴趣的特征，基于Word Embedding来进行聚类分析。 一、Word2Vec模型简介传统的自然语言处理将词看作是一个个孤立的符号，这样的处理方式对于系.
2021-05-14 00:37:39
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原创 深度学习与自然语言处理第三次作业
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档深度前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具
2021-04-30 02:50:17
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原创 深度学习与自然语言处理第一次作业
深度学习与自然语言处理第一次作业问题描述一、语料预处理二、词频统计三、信息熵计算合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入问题描述在参考文章的基础上，对给定语料库的信息熵进行计算，对信息熵的含义及计算方法进行切实体会与掌握。一、语
2021-04-16 01:11:12
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空空如也
空空如也
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