自然语言处理和图像处理不同,作为人类抽象出来的高级表达形式,它和图像、声音不同,图像和声音十分直觉,比如图像的像素的颜色表达可以直接量化成数字输入到神经网络中,当然如果是经过压缩的格式jpeg等必须还要经过一个解码的过程才能变成像素的高阶矩阵的形式,而自然语言则不同,自然语言和数字之间没有那么直接 ...
欢迎大家前往云 社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦 深度学习 Deep Learning 技术对自然语言处理 NLP,Natural Language Processing 领域有着巨大的影响。 但作为初学者,您要从何处开始学习呢 深度学习和自然语言处理都是较为广阔的领域,但每个领域重点研究些什么 在自然语言处理领域中,又是哪一方面最受深度学习的影响呢 通过阅读本文,您会对自然语言处理中的深度学 ...
2018-02-23 16:34 0 2010 推荐指数:
自然语言处理和图像处理不同,作为人类抽象出来的高级表达形式,它和图像、声音不同,图像和声音十分直觉,比如图像的像素的颜色表达可以直接量化成数字输入到神经网络中,当然如果是经过压缩的格式jpeg等必须还要经过一个解码的过程才能变成像素的高阶矩阵的形式,而自然语言则不同,自然语言和数字之间没有那么直接 ...
摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献。本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用。 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉 ...
卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Processing, NLP)的狂潮。2015年以来,有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷 ...
卷积神经网络(CNN)最开始是用于计算机视觉中,然而现在也被广泛用于自然语言处理中,而且有着不亚于RNN(循环神经网络)的性能。 1、传统的自然语言处理模型 1)传统的词袋模型或者连续词袋模型(CBOW)都可以通过构建一个全连接的神经网络对句子进行情感标签的分类,但是这样存在一个问题 ...
摘要:本文从零带你体验量子神经网络在自然语言处理中的应用 本文分享自华为云社区《体验量子神经网络在自然语言处理中的应用》,原文作者:JeffDing。 本文从零带你体验量子神经网络在自然语言处理中的应用。 一、运行环境 CPU:Intel(R) Core(TM ...
Sebastian Ruder 博士的答辩 PPT《Neural Transfer Learning for Natural Language Processing》介绍了面向自然语言的迁移学习的动机、研究现状、缺陷以及自己的工作。 Sebastian Ruder 博士在 PPT 中阐述了使用 ...
1、LDA概述 在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)和 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. ...
汉语中句子以字为单位的,但语义理解仍是以词为单位,所以也就存在中文分词问题。主要的技术可以分为:规则分词、统计分词以及混合分词(规则+统计)。 基于规则的分词是一种机械分词,主要依赖于维护词典,在切 ...