CS224n笔记14 Tree RNN与短语句法分析

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CS224n笔记14 Tree RNN与短语句法分析
介绍了著名的复合性原理，由此启发得到树形RNN，用于表示短语和句子级别的语义。从朴素树形RNN到SU-RNN和MV-RNN，讨论了进化历史和各自优缺点，演示了效果和在图像等领域的拓展应用。语言模型光谱 最简陋最常用的是词袋模型，或“词向量袋模型”。最复杂的可能是短语结构树，额外再标注一些诸如指代、语义等标签。这张图很形象，词袋中装不下所有单词，散落一地。虽然词袋模型很简陋，但它依然是一个很难击败的基线模型。它简单高效，通过一些聪明的技巧可以在一些任务中胜过深度神经网络。语言的语义解释——并不只是词...

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谣言检测论文分享（三）
weixin_41964296的博客
03-26 1383
分析表明，如果谣言是假的，人们往往会停止传播(Zubiaga et al.， 2016b)。然而，识别这些虚假信息并非易事，需要新闻调查对可疑声明进行事实核查，这是一项劳动密集型和耗时的工作。社交媒体的泛滥使信息负荷和动态性不断增加，使情况变得更糟。因此，需要开发自动化和辅助的方法以方便实时的谣言追踪和揭穿。为了自动化谣言检测，之前的研究大多集中在基于特征工程的监督模型从序列微博流中进行文本挖掘(Castillo et al.， 2011;Kwon等人，2013;刘等，2015;
Python-TreeRNNs即递归神经网络的Theano实现
08-11
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CS224n——lecture14--TreeRNN与句法分析
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推荐使用Tree_RNN：递归神经网络的Theano实现
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gitblog_00035的博客
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cs224n学习笔记7-CNN,TreeRNN
TARO_ZERO的博客
02-28 689
Convolutional Neural Nets 卷积神经网络 RNN的弊端：捕获了过多关于靠后输入的信息，且只能捕获连续的信息，难以精准定位某些特定信息（通过LSTM的遗忘门可以做到，但这需要许多层模型） 卷积神经网络CNN：遍历较短的单词窗口，使用 filter 过滤器对窗口进行加权求和，以提取每个小短句的信息特征 遍历完所有长度为的卷积窗口后，我们就得到了一个特征图 由于的维度不确定，引入 pooling layer 池化层，例如最大池化，然后再对不同大小的窗口训练不同的过滤器，
【笔记3-6】CS224N课程笔记 - RNN和语言模型
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CS224N（六）Recurrent Neural Networks and Language Models 【笔记3-1】CS224N - 深度自然语言处理 【笔记3-2】CS224N - 词向量表示 word2vec 【笔记3-3】CS224N - 高级词向量表示 【笔记3-4】CS224N - 分类与神经网络 【笔记3-5】CS224N - 依存分析 CS224n：深度学习的自然语言处理...
斯坦福CS224n_自然语言处理与深度学习_笔记
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《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课程，专注于利用深度学习技术解决自然语言处理（NLP）问题。这门课程的笔记全面覆盖了NLP领域的核心概念、算法以及最新的研究进展。通过深入学习这...
斯坦福CS224n（2019最新）课件笔记合集
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斯坦福大学的CS224n课程是自然语言处理（NLP）领域的权威课程，专为深入理解语言与计算机交互的复杂性而设计。2019年冬季学期的课程内容包含了最新的研究进展和技术应用，使得这门课程对想要在NLP领域深造的学者极具...
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CS224N（九）Recursive Neural Networks and Constituency Parsing递归神经网络一个简单的单层RNNSyntactically Untied SU-RNNMV-RNN’s (Matrix-Vector Recursive Neural Networks)RNTNs (Recursive Neural Tensor Network) 【笔记3-1】C...
深度学习与自然语言处理(7)_斯坦福cs224d 语言模型，RNN，LSTM与GRU
寒小阳
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说明：本文为斯坦福大学CS224d课程的中文版内容笔记，已得到斯坦福大学课程@Richard Socher教授的授权翻译与发表 1.语言模型 语言模型用于对特定序列的一系列词汇的出现概率进行计算。一个长度为m的词汇序列{w1,…,wm}的联合概率被表示为P(w1,…,wm)。由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量，词汇wi的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定，而联合概率P(w1,…,wm)的计
tensorflow——rnn(penn tree bank)
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采用lstm对ptb数据集进行自然语言处理
层次分类的论文综述
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一、Tree-CNN：一招解决深度学习中的「灾难性遗忘」 深度学习领域一直存在一个比较严重的问题——“灾难性遗忘”，即一旦使用新的数据集去训练已有的模型，该模型将会失去对原数据集识别的能力【1】。 为解决这一问题，本文提出了树卷积神经网络，通过先将物体分为几个大类，然后再将各个大类依次进行划分、识别，就像树一样不断地开枝散叶，最终叶节点得到的类别就是我们所要识别的类...
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导读 我们一步一步来。先说最基础的RNN结构： 公式为： 就一个简单的隐层h。 但是RNN的缺点是会有梯度爆炸或者梯度消失问题。这里我就不详细解释了。下面推荐阅读有我之前的RNN，LSTM详细讲解，想更深一步了解的可以去看看。 因为这个致命的问题，有人提出了LSTM网络，改善了RNN的缺点，我们来回顾下： 重新添加了输入门i，输出门o，遗忘门f和记忆单元C，外加之前的一个隐层h（...
Stanford CS224n 第十四讲：树 RNN 和短语句法分析
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目录： 1. 从词袋模型 VS 树结构模型 2. 从词向量到短语向量 3. RNN（递归神经网络）分析句子实例 4. CNN VS RNN（递归神经网络） 5. Recursive Neural Network（递归神经网络） VS （循环神经网络） Recurrent Neural Network 此部分主要讲了如何通过树RNN刻画短语的语义，将短语也映射到词向量的空间，可以刻画短语与短语，短...
【cs224n-15】Constituency Parsing and Tree Recursive Neural Networks
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本文讨论一种新的类型的模型：递归神经网络（RNNs）,区别于循环神经网络（RNN）的是，前者是后者的一个超集。 递归神经网络 递归神经网络（左图）：需要树形结构 循环神经网络（右图）：不能捕捉没有前缀背景的短语，最后的向量经常捕捉最后的词的太多信息 递归神经网络非常适合具有嵌套层次结构和内在递归结构的设置。思考一个句子 “A small crowd quietly enters the historical church” 首先将句子分成名词短语、动词短语...
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Long Short-Term Memory Over Tree Structures 树结构的lstm中的记忆细胞可以通过递归的过程反映多个孩子及后代的历史信息。孩子节点之间是否有交互（图一）？提供一种特定的方法考虑不同等级上的长距离交互。例如语言和图像的解析结构。 用s-lstm的记忆模块代替递归模型中的组合层，应用在通过语义组合来理解一段文本。句子的语义并不是线性的拼接，他是有结构的。与
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