自然語言處理和圖像處理不同,作為人類抽象出來的高級表達形式,它和圖像、聲音不同,圖像和聲音十分直覺,比如圖像的像素的顏色表達可以直接量化成數字輸入到神經網絡中,當然如果是經過壓縮的格式jpeg等必須還要經過一個解碼的過程才能變成像素的高階矩陣的形式,而自然語言則不同,自然語言和數字之間沒有那么直接 ...
歡迎大家前往雲 社區,獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦 深度學習 Deep Learning 技術對自然語言處理 NLP,Natural Language Processing 領域有着巨大的影響。 但作為初學者,您要從何處開始學習呢 深度學習和自然語言處理都是較為廣闊的領域,但每個領域重點研究些什么 在自然語言處理領域中,又是哪一方面最受深度學習的影響呢 通過閱讀本文,您會對自然語言處理中的深度學 ...
2018-02-23 16:34 0 2010 推薦指數:
自然語言處理和圖像處理不同,作為人類抽象出來的高級表達形式,它和圖像、聲音不同,圖像和聲音十分直覺,比如圖像的像素的顏色表達可以直接量化成數字輸入到神經網絡中,當然如果是經過壓縮的格式jpeg等必須還要經過一個解碼的過程才能變成像素的高階矩陣的形式,而自然語言則不同,自然語言和數字之間沒有那么直接 ...
摘要:CNN作為當今絕大多數計算機視覺系統的核心技術,在圖像分類領域做出了巨大貢獻。本文從計算機視覺的用例開始,介紹CNN及其在自然語言處理中的優勢和發揮的作用。 當我們聽到卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNNs)時,往往會聯想到計算機視覺 ...
卷積神經網絡(Convolution Neural Network, CNN)在數字圖像處理領域取得了巨大的成功,從而掀起了深度學習在自然語言處理領域(Natural Language Processing, NLP)的狂潮。2015年以來,有關深度學習在NLP領域的論文層出不窮 ...
卷積神經網絡(CNN)最開始是用於計算機視覺中,然而現在也被廣泛用於自然語言處理中,而且有着不亞於RNN(循環神經網絡)的性能。 1、傳統的自然語言處理模型 1)傳統的詞袋模型或者連續詞袋模型(CBOW)都可以通過構建一個全連接的神經網絡對句子進行情感標簽的分類,但是這樣存在一個問題 ...
摘要:本文從零帶你體驗量子神經網絡在自然語言處理中的應用 本文分享自華為雲社區《體驗量子神經網絡在自然語言處理中的應用》,原文作者:JeffDing。 本文從零帶你體驗量子神經網絡在自然語言處理中的應用。 一、運行環境 CPU:Intel(R) Core(TM ...
Sebastian Ruder 博士的答辯 PPT《Neural Transfer Learning for Natural Language Processing》介紹了面向自然語言的遷移學習的動機、研究現狀、缺陷以及自己的工作。 Sebastian Ruder 博士在 PPT 中闡述了使用 ...
1、LDA概述 在機器學習領域,LDA是兩個常用模型的簡稱:線性判別分析(Linear Discriminant Analysis)和 隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)。本文的LDA僅指代Latent Dirichlet Allocation. ...
漢語中句子以字為單位的,但語義理解仍是以詞為單位,所以也就存在中文分詞問題。主要的技術可以分為:規則分詞、統計分詞以及混合分詞(規則+統計)。 基於規則的分詞是一種機械分詞,主要依賴於維護詞典,在切 ...