NLP深度学习的各类模型

最新推荐文章于 2024-09-05 22:21:47 发布
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该博客围绕NLP深度学习的各类模型展开，虽具体内容需点击链接查看，但可推测会涉及模型的原理、应用等信息技术相关关键信息，助力了解NLP领域深度学习模型情况。
NLP：使用深度学习进行文本分类的一些主要模型
AIBAIKE的博客
02-11 1836
参考：http://blog.youkuaiyun.com/liuchonge/article/details/77140719?locationNum=6&fps=1http://geek.youkuaiyun.com/news/detail/189196常见的模型有：（1）word2vec+分类器。这个应该是最简单的，因为word2vec本质上是由CNN网络生成词向量的一种深度学习模型（2）fasttext。...
自然语言处理（NLP）—— 深度学习
weixin_65190179的博客
06-29 1532
词嵌入（Embeddings）是一种将，使得词语之间的。这意味着在这个向量空间中，语义上相近的词语会被映射到彼此接近的点上。此外，在词嵌入中，某些这允许我们通过简单的例如，通过词嵌入，可以发现"king" - "man" + "woman"的结果与"queen"非常接近，这展示了词嵌入能够捕捉到复杂的语义关系。
8个常见的NLP人工智能语言模型算法
liyananweb的博客
02-21 2187
随着NLP领域的发展，还会涌现出更多新的算法和模型。- TF-IDF是一种用于评估单词在文档中重要性的统计方法，通过单词在文档中的频率和在整个语料库中的频率来计算单词的权重。- 注意力机制允许模型在处理序列数据时聚焦于关键部分，提高了模型对长序列的处理能力，常用于机器翻译和文本摘要等任务。- RNN是一种适用于序列数据的神经网络结构，常用于处理自然语言文本的序列建模任务，如语言模型、机器翻译等。- BoW模型是一种简单的文本表示方法，将文本中的单词转换为向量形式，忽略了单词的顺序和语法结构。
nlp中的经典深度学习模型(一)
约定的博客
03-30 1101
文章目录1 DNN与词向量1.1 DNN1.2 skip-gram1.3 简单句子分类模型DAN2 RNN+LSTM+GRU2.1 RNN2.2 LSTM 1 DNN与词向量 1.1 DNN 神经网络中每一个神经单元是一个线性变化加一个激活函数 s=UTas=U^Tas=UTa a=f(z)a=f(z)a=f(z) z=Wx+bz=Wx+bz=Wx+b 多层神经网络就是不断向前加。 1.2 skip-gram 通过中心词 预测周围词。 整体训练网络如上图。词表大小
回望2017，基于深度学习的NLP研究大盘点
weixin_34185320的博客
01-02 440
回望2017，基于深度学习的NLP研究大盘点 雷锋网 百家号01-0110:31 雷锋网 AI 科技评论按：本文是一篇发布于 tryolabs 的文章，作者 Javier Couto 针对 2017 年基于深度学习的自然语言处理研究进行了大盘点。雷锋网 AI 科技评论根据原文进行了编译。 在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。...
Deep Learning for NLP · 解读NLP深度学习的各类模型
carrots
06-20 1702
陈桂敏（Derek），毕业于中山大学计算机系，现职腾讯，追求技术，方向大数据分析和自然语言处理领域。转载自 机器之心。
基于 MegEngine 实现的各类主流深度学习模型
08-10
这些模型覆盖了图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个热门领域，为研究者和开发者提供了宝贵的学习和开发资源。 具体来说，本资源提供了多个深度学习模型的实现细节，这些细节包括但不限于网络结构、...
基于 TensorFlow 仿 Scikit-Learn 的深度学习 NLP 框架，含 40 余种模型类覆盖多领域
最新发布
08-13
在当今的人工智能研究领域中，深度学习已经成为实现自然语言处理（NLP）的关键技术之一。NLP 的目的是使计算机能够理解、解释和生成人类语言，以便在各种实际应用中发挥作用。为了达到这一目的，研究人员和工程师们...
【机器学习】深度学习的现实应用——从图像识别到自然语言处理
loveting99的博客
09-05 3013
深度学习（Deep Learning）是一种通过层层抽象的结构化模型，模拟人脑神经元的工作机制，来处理复杂数据并完成高层次任务的人工智能技术。与传统的浅层机器学习方法相比，深度学习在模型架构上采用了多层神经网络，每一层可以捕捉不同层次的特征，进而实现更高效的特征表达与信息处理。这种多层次的结构赋予了深度学习强大的表示能力，使其在面对图像、语音、文本等复杂数据时表现出色。在深度学习中，网络的“深度”通常指的是神经网络中隐藏层的数量。
复杂的就好吗？来聪明的选择深度学习模型吧
02-25
现在，深度学习社区正在将自然语言处理（简称NLP）视为技术研究与应用的下一个前沿。深度学习系统是需要大量计算设备作为配合的。不仅要从现实世界数据中发现复杂的分析模型，同时还要这些模型能够以规模化方式应用...
NLP&深度学习：近期趋势概述
weixin_30347009的博客
09-21 275
NLP&深度学习：近期趋势概述 摘要：当NLP遇上深度学习，到底发生了什么样的变化呢？ 在最近发表的论文中，Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统和应用程序的一些最新趋势。本文的重点介绍是对各种NLP任务（如视觉问答（QA）和机器翻译）最新技术（SOTA）结果的回顾和比较。在这篇全面的综述中，你可以详细了解NLP深度学习的过去，现在和未来。此外，你...
甘超波：NLP高效学习模型
甘超波
06-21 370
哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助。 最近与很多朋友在一起聊天，我发现他们很多人都不会学习，为什么会这么说呢？因为80%的人以为听完课或看完书，就会觉得自己完全掌握NLP学问，这其实一种严重的错误。 他们误以为只要看一本书，听一遍课，做一遍笔记，就能学会这门学问，这是非常错误的学习观点。 【强调】 任何一门学问都不是一本书，听一遍课，做一遍笔记，就能100%掌握这门学问，最多能了解这门学问的知识点，但...
【NLP】21个经典深度学习句间关系模型｜代码&技巧
fengdu78的博客
03-20 2455
卷友们好，我是rumor。鸽了很久的NLP入门系列终于在我的努力下又更新了。上次聊了分类任务的模型与技巧，今天我们就来聊聊句间关系任务。句间关系的输入是一对文本，输出是文本间的关系。常用的...
NLP深度学习：近期趋势的总体概述
天才幻想家
02-18 759
作者：Elvis Saravia 编译：Bot 编者按：Elvis Saravia是“国立清华大学”（台湾）的博士生，主要研究NLP和情感计算。今年8月，Tom Youn等人更新了去年发表在IEEE杂志上的重磅文章《Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing》，总结了到今年为止，基于深度学习的自然语言处理（N...
nlp中的经典深度学习模型(二)
约定的博客
03-31 649
文章目录3 seq2seq+Attention3.1 Sequence to Sequence Model3.1.2 模型介绍3.1.2 模型训练3.2注意力机制 3 seq2seq+Attention 3.1 Sequence to Sequence Model 3.1.2 模型介绍 Sequence to Sequence Model解决y=f(x)的问题。 x是一个序列，y是一个序列。 最常应用于翻译问题。 模型包含编码器和解码器2部分。 编码器：输入序列编码
NLP常见语言模型总结
热门推荐
分享实践与思考
01-19 2万+
目录 一、词的离散表示 1、One-hot编码（独热编码） 2、Bag of Words（BOW，词袋模型） 3、N-gram语言模型 二、词的分布式表示（Distributed Representation） 1、共现矩阵（Co-currence Matrix） 2、神经网络语言模型（Neural Network Language Model，NNLM） 3、Word2Vec，G...
NLP深度学习 —— CS224学习笔记9
wangli0519的博客
08-30 684
2.1梯度爆炸或消失 计算RNN的误差，我们计算每一步的误差并累加 每一步的误差通过微分链法则进行 在[k, t]时间区间内对于所有隐藏层的计算 每个是h的雅各宾矩阵 结合上述表达，我们得到 beta_w和beta_h代表两个矩阵范式的上限值。每个t时间戳偏分梯度的的范式 两个矩阵的范式通过L2正则来计算。 容易变得很大或很小，导致梯度爆炸或消失。 2
NLP&深度学习：近期趋势概述（一）
weixin_33910434的博客
09-20 452
在最近发表的论文中，Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统和应用程序的一些最新趋势。本文的重点介绍是对各种NLP任务（如视觉问答（QA）和机器翻译）最新技术（SOTA）结果的回顾和比较。在这篇全面的综述中，你可以详细了解NLP深度学习的过去，现在和未来。此外，你还将学习一些在NLP中应用深度学习的最佳实践。其中主题包括：...
深度学习之NLP
leva的博客
08-17 1121
词嵌入是一种使用密集向量表示单词或文档的NLP技术，与使用大型稀疏向量的词袋技术相比，词嵌入通过将数字向量链接到字典中的每个单词，使得单词的语义含义投射到几何空间中，既而通过任何两个向量之间的距离捕获两个相关单词之间的语义关系，由这些向量形成的几何空间被称为嵌入空间。利用预装的GloVe进行词嵌入。GloVe提供了一套预训练的词嵌入流程，我们会使用60亿词和100维的数据训练的GloVe，即glove.6B.100d.txt。最后，在给定文档中对神经网络的性能进行评估，从而获得在训练数据本身的训练准确率。.
全方位模型备赛案例集锦-机器学习深度学习与NLP
- 自然语言处理(NLP)：情感分析、文本生成和问答系统等，处理语言和文本数据，涉及复杂的语言模型和序列到序列的学习。 这些案例会展示如何选择适合的网络结构，如CNN、循环神经网络(RNN)或Transformer，并且涉及...
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