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. ...
近期流行的生成模型 本次介绍近期大火的三大类生成模型,这三大类模型从三个不同角度切入,居然都能有惊人的效果。而且深入挖掘发现它们有很多相似的地方。 . Generative Adversarial Nets 生成对抗网络 GANs 是当今最火的生成模型,从 年 Goodfellow 论文发表开始,其引用量已是 了。而且GANs家族人丁兴旺,从最原始的GANs开始,家族明星是一个接一个,如cGAN, ...
2018-08-04 15:26 0 1906 推荐指数:
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 ...
。 经典的信息检索模型包括布尔模型,向量模型,TF-IDF模型。布尔模型以集合的布尔运算为基础,查询效率 ...
一、HMM模型 1.HMM模型的原理? 马尔科夫假设:当前状态仅与上一个状态有关; 观测独立性假设: 任意时刻的观察状态仅仅依赖于当前时刻的隐藏状态 图中Q是状态序列,O是观察序列 举例:词性标注【我爱美丽的中国】 状态 ...
词袋模型是一种表征文本数据的方法,可以从文本数据中提取出特征并用向量表示.词袋模型主要包括两件事 构建词汇表 确定度量单词出现的方法 词袋模型不考虑单词在文本中出现的顺序,只考虑单词是否出现. 具体以"双城记"开头为例 收集数据 构建词汇表 对于上面四个 ...
LDA模型算法简介: 算法 的输入是一个文档的集合D={d1, d2, d3, ... , dn},同时还需要聚类的类别数量m;然后会算法会将每一篇文档 di 在 所有Topic上的一个概率值p;这样每篇文档都会得到一个概率的集合di=(dp1,dp2,..., dpm);同样的文档 ...
英文分词可以使用空格,中文就不同了,一些分词的原理后面再来说,先说下python中常用的jieba这个工具。 首先要注意自己在做练习时不要使用jieba.Py命名文件,否则会出现 jieba ha ...
Relation Extraction 信息抽取在自然语言处理中是一个很重要的工作,特别在当今信息爆炸的背景下,显得格外的生重要。从海量的非结构外的文本中抽取出有用的信息,并结构化成下游工作可用的格式,这是信息抽取的存在意义。信息抽取又可分为实体抽取或称命名实体识别,关系抽取以及事件抽取等。命名 ...