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nlp基础 共找到623条结果

  • 1语言理解技术有哪些?1.1词意消岐确定多义词在特定上下文中被赋予的是哪个意思。1.2指代消解一种更深刻的语言理解是解决“谁对谁做了什么”,即检测主语和动词的宾语。1.3自动生成语言如果我们能够解决自
    2016-07-27
    阅读量:217970
    评论:16
  • fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerIn[2]:vect=CountVectorizer()vectOut[2]:Count
    2018-05-10
    阅读量:120591
    评论:44
  •  #.count() 方法返回特定的子串在字符串中出现的次数。str='1234156'str1=str.count('1')print(str1)#.strip()方法可以去除字符串首尾的指定符号。
    2019-01-20
    阅读量:2076
    评论:1
  • 1.Attention对齐模型,机器翻译 NMT端到端的四种形式Decode端用到的输入,是encode最后一次的输出在过长的句子中,很难保存到前面的特征,梯度下降,不断迭代,前面的影响就很小了。用所
    2018-09-27
    阅读量:38884
    评论:21
  • 一,词向量的表达1,最初的词的表示是使用"one-hot"编码来的,对于一个单词使用数组将其在字典中所在的位置处标1,其他标0,这样来表示一个字典中
    2018-11-01
    阅读量:209780
    评论:29
  • 以下是我的学习笔记,以及总结,如有错误之处请不吝赐教。自然语言处理发展:在网上看了很多文章都没有屡清楚LDA、n-gram、one-hot、wordembeding、word2vec等等的关系,直到看
    2018-12-22
    阅读量:20495
    评论:7
  • nlp基础-分词1.jieba分词支持三种分词模式:(1)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义(2)精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析(3)搜索引擎
    2018-10-31
    阅读量:1961
    评论:0
  • 1.1什么是NLP1.1.1NLP的概念分为两个部分:自然语言处理与自然语言生成1.1.2NLP的研究任务舆论分析可以帮助分析那些话题是目前的热点1.2NLP的发展历程...
    2019-01-01
    阅读量:3633
    评论:1
  • 文章目录1.前馈神经网络、网络层数、输入层、隐藏层、输出层、隐藏单元、激活函数的概念。1.1前馈神经网络(feedforwardneuralnetwork)1.2激活函数(ActivationFunc
    2019-04-21
    阅读量:7760
    评论:0
  • 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,等功能强⼤的社区⽀持还有N多的简单版wrapp
    2017-12-25
    阅读量:199961
    评论:34