機器學習：2.NPL自然語言處理

1. 詞帶的簡單解釋：

　　每一個詞出現了多少次，缺點是不知道順序

2.seq2seq自然語言處理的核心

　　RNN:

　　　　一對一：輸入一個，輸出一個

　　　　一對多：輸入一個，輸出多個

　　　　多對一：輸入多個，輸出一個

　　　　多對多：輸入多個，輸出多個

 

　　　　原始數組：

　　改變一次的數組：

　　改變兩次的數組：

　　改變三次的數組

結果輸出：

greedy decoding 避免最佳的回答方式，使用其他的解碼方式

beam search decoding 從最佳回答中，選擇幾種方式，給出其他解決方案

二：入門自然語言處理

　　基本的技能用法：

　　　　字符串操作：1.空格處理：strip（）函數默認是去重空格，而且是左右兩邊的空格一起去重

 

　　字符串的大小轉化

demo = " hello world! "

ret1 = demo.upper()
print(ret1)

HELLO WORLD! 

ret2 = demo.lower()
print(ret2)

hello world!

 

　　字符串的反轉

demo = " hello world! "

ret1 = demo[::-1]
print(ret1)

# 結果：!dlrow olleh 

 

　　字符串子串的查找

demo = " hello world! "

ret1 = demo.find("h")
print(ret1)
# 結果：1  返回索引