机器学习：2.NPL自然语言处理

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1. 词带的简单解释：

　　每一个词出现了多少次，缺点是不知道顺序

2.seq2seq自然语言处理的核心

　　RNN:

　　　　一对一：输入一个，输出一个

　　　　一对多：输入一个，输出多个

　　　　多对一：输入多个，输出一个

　　　　多对多：输入多个，输出多个

　　　　原始数组：

　　改变一次的数组：

　　改变两次的数组：

　　改变三次的数组

结果输出：

greedy decoding 避免最佳的回答方式，使用其他的解码方式

beam search decoding 从最佳回答中，选择几种方式，给出其他解决方案

二：入门自然语言处理

　　基本的技能用法：

　　　　字符串操作：1.空格处理：strip（）函数默认是去重空格，而且是左右两边的空格一起去重

　　字符串的大小转化

demo = " hello world! "

ret1 = demo.upper()
print(ret1)

HELLO WORLD! 

ret2 = demo.lower()
print(ret2)

hello world!

　　字符串的反转

demo = " hello world! "

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

# 结果：!dlrow olleh 

　　字符串子串的查找

demo = " hello world! "

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

机器学习：2.NPL自然语言处理

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原文地址：https://www.cnblogs.com/meloncodezhang/p/11552365.html