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    2019-04-11 09:52:39
    阅读量:68
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  • 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,直到看到这篇文章:参考1要分清楚两个概念:语言模型和词的表示语言模型:分为文法语言和统计语言,我们现在常说的语言模型就是统计语言,就是把语言(词的序列)看作一个随机事件,并赋予相应的概率来...
    2018-12-22 18:59:53
    阅读量:502
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  • 这篇博客总结的很好:https://blog.csdn.net/qq_33355980/article/details/84929538里面有两个地方补充下:1、衡量languageModel的手段是使用Perplexity,这个量反映了模型在测试数据上的表现情况;2、线性插值中,lambda的值除了取定值外还可以取变值...
    2019-04-23 22:02:44
    阅读量:45
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  • 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:分类任务:文本分类/情感计算(常用模型CNN、朴素贝叶斯(伯努利贝叶斯、多项式贝叶斯、高斯分布贝叶斯参考)、svm). 序列标注:分词/POSTag/NER/语义标注;(常用模型:RNN...
    2018-12-25 09:18:12
    阅读量:351
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  • 课程地址https://www.coursera.org/course/nlp​记得以前在网页上查正则表达式时,总是被那些归纳总结的表看到头昏压花,今天学了视频课程,感觉学到好多,至少很基本的东西是知道了一些,自己能读写简单的正则表达式了。[]里面的字符表示每个都可以,比如[wW]oodchuck可以表示woodchuck和Woodchuck​[12
    2015-06-09 17:46:31
    阅读量:556
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  • https://mp.weixin.qq.com/s/rmANEGi_a9k19Bxeidxf-Q  作者简介:小郭,计算机专业在读硕士研究生,AI学习与爱好者,欢迎交流,留言或者邮箱guo_jc5@163.com。本文选自CSDN博客。 自然语言处理知识太庞大了,网上也都是一些零零散散的知识,比如单独讲某些模型,也没有来龙去脉,学习起来较为困难,于是我自己总结了一份知识体系结...
    2018-08-23 16:40:00
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  • nlp处理问题流程思路总结概述:经过一段时间对nlp课程的学习,对nlp处理流程思想有了一定的了解,具体处理过程为,遇到一个问题,先要把这个问题处理为一个数学问题(目标和约束条件);然后对这个数学问题判断是否为凸函数,是凸函数的话进行转换为Dual问题(所有问题默认为prinal问题),转换后进行判断与原问题(prinal问题)是否相同,如果相同进行查找相关工具处理,如果不同,需要评估两者最优...
    2019-01-21 12:51:07
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  • 目录 一、Log-Linear提出的动机二、Log-Linear模型2.1定义 2.2特征的构造2.3参数估计讲义链接:http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/loglinear.pdf一、Log-Linear提出的动机在语言模型和标注问题中,马尔科夫模型和隐马尔科夫模型都做出了很强的条件独立性假设。例如,语言模型中假设了...
    2018-12-10 22:08:18
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  • 最近在某网站上看到了一个NLP的课程,对一些方法的使用讲解的很详细,用例也很容易看懂,所以就想要通过博客来记录一下,正巧自己对机器学习、NLP等等这些方向都很感兴趣,只是每次都学一点皮毛,希望可以通过这种方式加深理解,也希望看到这篇博客的大家可以帮忙指出哪里不足,一起进步~1.统计字符串中某字符出现次数时可以通过调用.count()方法完成可以看到执行这段代码之...
    2019-03-03 22:09:05
    阅读量:976
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