CS224n笔记6 句法分析

最新推荐文章于 2025-09-09 00:58:55 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/koocn/p/7701114.html
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#人工智能

本文回顾了神经网络在句法分析中的应用和发展趋势，介绍了该领域的前沿研究和技术。

本文转自：http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-dependency-parsing.html

句法分析还算熟悉，就跟着复习了神经网络句法分析的动机与手法，了解一下比较前沿的动向

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cs224n 笔记6 依存分析
li_dongchao的博客
12-03 1017
前言 此篇博客是cs224n的第六讲的课程笔记，主要对依存分析进行了讲解，用于备忘。 文章目录前言两种语法结构工具上下文无关文法依存句法结构歧义标注数据库依存句法分析依存句法可用信息依存句法分析条件依存句法分析方法Arc-standard transition-based parser神经网络依存句法分析器依存分析的评估问题及解决为什么需要非线性 两种语法结构工具 上下文无关文法 描述句子结构有两...
CS224n全部中文笔记合并且带标签
12-09
CS224n课程还涉及到了多任务学习（Multi-task Learning）、指代消解（Coreference Resolution）、树递归神经网络（Tree Recursive Neural Networks）、依存句法分析（Dependency Parsing）等高级主题。这些内容展示...
cs224n学习笔记
weixin_42854340的博客
11-09 1518
cs224n
CS224n自然语言处理算法笔记目录
sheldor的博客
06-18 529
seq2seq（softmax去预测output beam search）以及词向量表示的训练 CBOW skip-gram。的思路 从ont-hot 到 word2vec。一词多义问题（后续见得不多 这里不做过多了解）（我理解为Tokenizer的的训练过程）RNN神经网络（有点老，暂时不详细了解）NER（命名实体识别）任务。
CS224N笔记——依存句法分析
韩明宇
05-29 1451
语言学的两种观点 如何描述语法，有两种主流观点，其中一种是短语结构文法（上下文无关文法），英文术语是：Constituency = phrase structure grammar = context-free grammars (CFGs)。 这种短语语法用固定数量的rule分解句子为短语和单词、分解短语为更短的短语或单词。一个取自WSJ语料库的短语结构树示例： 另一种是依存结构...
斯坦福CS224N（NLP）自学笔记——Assignment 2
weixin_56234126的博客
07-03 840
自学留档，如有错误，恳请批评指正。
cs224n 笔记14 树RNN和短语句法分析
li_dongchao的博客
01-27 571
前言 cs224n 第十四讲，这篇博客记录了这节课最重要的一部分内容，也就是结合句法树和词向量生成句子表示的方法。 文章目录前言语言模型光谱语言的语义解释--并不只是词向量递归思想语言的递归性递归的优点句子向量表示实例介绍进一步改进 语言模型光谱 我们常用的语言模型是词袋模型，这种模型有其一定的缺陷。如图所示，词袋模型不能包含所有的单词，总会有一些词在词袋之外。另外，也尝试使用更复杂的结构，比如短...
2021斯坦福CS224N课程笔记~2
mwcxz的博客
03-12 704
2021斯坦福CS224N课程笔记~2 神经分类器
斯坦福CS224N学习笔记-6 依存分析
CoderZhangsM的博客
07-01 972
本次课程主要介绍了句法分析中最经常使用的一种——依存分析，从描述语言结构入手引出依存文法和上下文无关文法，并进一步解释了依存分析的原理、经常使用的数据集以及一些实现方法。
CS224N学习笔记（五）依存句法分析
u011426236的博客
07-08 1154
Lecture 5: Dependency Parsing 对于句法结构分析，主要有两种方式：Constituency Parsing（成分句法分析）与Dependency Parsing（依存句法分析）。本节课的句法分析以英文为例，其他语言也有类似的结构。 Syntactic Structure: Consistency and Dependency Constituency Parsing Constituency Parsing称为成分句法分析，主要思想是通过短语语法来不断的将词语整理成嵌套的组成成分
斯坦福CS224n_自然语言处理与深度学习 笔记
09-28
《斯坦福CS224n：自然语言处理与深度学习》是斯坦福大学开设的一门高级计算机科学课程，专注于自然语言处理（NLP）领域的深度学习技术。这门课程涵盖了广泛的NLP主题，从基础的文本预处理到复杂的深度学习模型，如...
斯坦福CS224n（2019最新）课件笔记合集
03-16
课程首先介绍了语言模型、词法分析、句法分析和语义解析等基本概念，这些都是NLP研究的基础。 2. 词汇表示 在CS224n中，会深入探讨词向量（Word Embeddings）如Word2Vec和GloVe，它们是现代NLP中的重要工具，能将...
阿里云Qwen3系列模型部署微调评测
wys的专栏
09-07 861
让算力成为公共服务：用大规模的通用计算，帮助客户做从前不能做的事情，做从前做不到的规模。让数据成为生产资料：用数据的实时在线，帮助客户以数据为中心改变生产生活方式创造新的价值。
torch神经网络入门级设备测试
m0_71002812的博客
09-07 1046
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 687
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
[TKDE 2023] A Review on Deep Neural Networks for ICD Coding
Sherlily的博客
09-07 1148
计算机-人工智能-ICD编码机器学习深度学习综述
怎么快速构建一个deep search模型呢
qq_57565004的博客
09-05 896
本文提出了一种快速构建具备深度信息检索能力的智能体系统（DeepSearch）的方法。该方法采用分阶段开发策略：首先基于RAG架构搭建基础检索链路，再通过LangChain框架整合大语言模型和搜索引擎API，赋予系统自主规划与迭代搜索能力，最终实现多源信息整合和结构化报告生成。技术选型上强调利用开源工具（如LangChain、ChromaDB）和预训练模型，通过"思考-检索-整合-迭代"的智能体工作流，高效构建可验证原型的核心功能。
神经网络矩阵的点乘与叉乘概述
最新发布
Hanlin的博客
09-09 146
本文介绍了三种常见的矩阵运算方式：1）点乘（逐元素相乘），使用*或torch.mul实现；2）叉乘（矩阵乘法），通过torch.mm或torch.matmul实现；3）相加（逐元素相加），使用+或torch.add完成。每种运算都配有对应的数学符号表示：点乘（⊙）、叉乘（⊗）、相加（⊕）。文中还提到这些运算都支持广播机制。这些基础运算在深度学习框架中广泛应用。
斯坦福CS224n课程深度学习与NLP笔记解读
斯坦福CS224n课程是自然语言处理（NLP）领域的经典课程，它不仅涵盖了自然语言处理的基本概念和方法，而且着重于将深度...斯坦福CS224n的课程资料和笔记对于希望深入自然语言处理和深度学习的学者来说是宝贵的资源。
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