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搜索关键字:自然语言    ( 1435个结果
书籍推荐:《Python深度学习》内含高清PDF下载
书籍简介: 本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可 ...
分类:编程语言   时间:2020-04-23 12:03:48    阅读次数:158
入门自然语言处理(NLP)的门
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。简单点说就是怎样让计算机能够理解人类的语言,以执行如机器翻译、文本分析、情感分析等任务。 自然语言处理是人工智能领域比较火热的方向,本人决定入坑是因为听那个谁说,这个方向对数 ...
分类:编程语言   时间:2020-04-20 21:20:49    阅读次数:98
离散数学课程重点
离散数学课程重点 命题逻辑 本次课的主要内容 :命题及其表示法;联结词;命题公式与翻译。 本次课的重、难点 :理解命题的概念和表示方法;弄懂命题联结词否定、合取、析取、条件(视频中称蕴含)和双条件(视频中称等价)的定义,及其与自然语言中相关联结词的联系和区别。掌握命题符号化的方法:(1)找出原子命题 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-19 22:31:12    阅读次数:175
python3快速入门
课程目标 掌握python的基本操作 适用人群 适合python初学者 课程简介 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intell ...
分类:编程语言   时间:2020-04-19 17:59:00    阅读次数:97
NLU__natural Language processing
自然语言。 语言: 主谓宾 ! I am sorry 我是谁。? 陈述句: 主谓宾 (听语) 帮我找人 祈使句:please DO IT 疑问句:你是谁?——这是谁的? 你是他吗? who are U ...
分类:其他好文   时间:2020-04-18 15:28:34    阅读次数:52
Python深度学习自然语言处理工具Stanza试用!这也太强大了吧!
众所周知, 斯坦福大学自然语言处理组 出品了一系列NLP工具包,但是大多数都是用Java写得,对于Python用户不是很友好。几年前我曾基于斯坦福Java工具包和NLTK写过一个简单的中文分词接口: Python自然语言处理实践: 在NLTK中使用斯坦福中文分词器 ,不过用起来也不是很方便。深度学习 ...
分类:编程语言   时间:2020-04-15 13:47:31    阅读次数:191
非均衡样本处理的心法
无论是风控,抑或自然语言处理,计算机视觉等等各领域,数据的不均衡分布始终都是我们要面对的问题,智能风控也可以从其他领域借鉴好的做法来提升我们的模型。随着”新基建”的积极推进和5G的蓄势待发,数据将伴随着时代的浪潮不可避免地激增,如何科学地处理数据,快速地计算,精准地处理,稳健地部署将是值得从业者们一直关注的问题,我们也将作为先行者和践行者,去实践,去创造,去分享。
分类:其他好文   时间:2020-04-10 10:32:19    阅读次数:217
输入关键词自动生成文章(2020年人工智能写作)
自然语言处理的另一个重要应用领域是文本的自动书写。输入关键词自动生成,关键词、关键短语和自动摘要提取都属于这一领域的应用。然而,这些应用程序是由多到少生成的。 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-06 15:54:18    阅读次数:1101
唐宇迪-人工智能学习路线(下篇)
51CTO微职位讲师,计算机博士,人工智能专家唐宇迪,介绍人工智能学习步骤和知识框架。人工智能的学习可以拆分为7步,此为4-7步:下篇。
分类:其他好文   时间:2020-04-02 00:55:12    阅读次数:130
《概率统计》12.隐马尔科夫模型:明暗两条线
从马尔科夫链到隐马尔科夫模型 在前面几篇的内容里,我们介绍了马尔科夫链,下面我们接着来说说隐马尔科夫模型,它的英文全称是 Hidden Markov Model,也就是我们经常看到的 HMM 模型。隐马尔科夫模型是一种统计模型,它广泛地应用在语音识别、词性自动标注、概率文法等自然语言处理的各个应用领 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-01 19:37:13    阅读次数:107
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