简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文,论文里提出了一个新的模型,叫Transformer,这个结构广泛应用于NLP各大领域,是目前比较流行的模型。该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构,而是只使用attention ...
NLP 基本知识 NLP问题主要是对字词 短语 句子 篇章的处理,这一切问题主要包含两个层次:结构 语义。解决这些问题离不开两个基本概念:语言模型 序列标注。 一 语言模型 语言模型是指用数学的方法描述语言规律,统计语言模型是用句子A出现的概率p a 来刻画句子的合理性,常用的有n gram模型 二 词向量 离散的表示:one hot ,词袋模型,TF IDF 分布式表示:分布式表示,word v ...
2020-01-21 16:15 0 728 推荐指数:
简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文,论文里提出了一个新的模型,叫Transformer,这个结构广泛应用于NLP各大领域,是目前比较流行的模型。该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构,而是只使用attention ...
参考https://blog.csdn.net/zxm1306192988/article/details/78896319 以NLTK为基础配合讲解自然语言处理的原理 http://www.nltk.org/ Python上著名的自然语⾔处理库 自带语料库,词性分类库 自带分类,分词 ...
1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据。那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程。这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括 ...
赛事理解 今天是打卡的第一天,任务是零基础入门NLP之新闻文本分类,赛事的链接如下: https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.6.6406111aIKCSLV& ...
导论 自然语言处理,NLP,接下来的几篇博客将从四方面来展开: (一)基本概念和基础知识 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT ...
详细可看:(转自微信) https://mp.weixin.qq.com/s/lUqpCae3TPkZlgT7gUatpg ...
所谓的短语的语序问题,即给定一个打乱顺序的短语,我们要按照语义信息将其重新组合,新的语序通顺的短语。 举个简单例子,比如我们在识别验证码中的文字的时候,识别出来的文字分别为“哲”,“思”,“学”,“想”,那么重合调整语序后形成的短语应该为“哲学思想”。 这样的问题也会经 ...
当前“人工智能”是继“大数据”后又一个即将被毁的词,每家公司都宣称要发力人工智能,就跟4-5年前大数据一样,业界叫的都非常响亮,不禁想到之前一个老外说过的话: Big Data is like ...