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nlp课程总结 共找到1002条结果

  • 文章目录第一章自然语言处理概述BOW向量空间第二章文本表示方法TF-IDF词向量与word2vecCBOW与Skip-GramGlove第三章基于深度学习的算法循环神经网络RNNBPTT与优化语言模型
    2018-12-20
    阅读量:26472
    评论:12
  • 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:20748
    评论:8
  • NLP课程笔记stevenliuyi  http://mooc.guokr.com/note/157/2013-08-0216:51课程涵盖范围:NLP子问题(NLPsub-problems):词性标
    2016-03-07
    阅读量:1293433
    评论:84
  •  中科院nlpir和海量分词(http://www.hylanda.com/)是收费的。hanlp:推荐基于CRF的模型的实现~~要看语料,很多常用词会被分错,所以需要词库支撑。目前最友好的开源工具包
    2017-07-14
    阅读量:57505
    评论:6
  • 1.分词结巴分词:https://github.com/fxsjy/jieba斯坦福分词:http://www.zmonster.me/2016/06/08/use-stanford-nlp-pack
    2016-09-30
    阅读量:233809
    评论:14
  •  中科院nlpir和海量分词(http://www.hylanda.com/)是收费的。hanlp:推荐基于CRF的模型的实现~~要看语料,很多常用词会被分错,所以需要词库支撑。目前最友好的开源工具包
    2017-07-14
    阅读量:65088
    评论:5
  • 前序知识背景:掌握训练和评估一个机器学习模型;如何保持你的测试集与训练集分离;能知道自己的模型能不能用;知道过拟合、泛化以及正则化意味着什么、;关于优化:了解梯度下降及与其相关的知识;线性回归、分类算
    2019-04-18
    阅读量:49352
    评论:5
  • http://www.greedyai.com/course/47/summary/introduceNlp
    2019-01-11
    阅读量:4655
    评论:1
  • 以下是我的学习笔记,以及总结,如有错误之处请不吝赐教。之前的文章主要介绍了Word2vec的原理及应用,本文主要介绍从word2vec到FastText的发展。NLP四大问题:主要用到的模型有:分类任
    2018-12-25
    阅读量:20748
    评论:8
  • 作业1一、前言自然语言是人类智慧的结晶,自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一,而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。通过经典的斯坦福cs224n教程,让我们一起和自然语言处理共舞!也希望大
    2018-10-28
    阅读量:341750
    评论:58