一、工程实践介绍 笔者的工程实践课题是基于文本理解的智能聊天机器人设计。聊天机器人大致为一个自动对话系统，研究这样一个的一个系统，主要研究涉及到的知识领域为自然语言处理。该系统读取用户的输入，再根据已经训练好的模型返回给用户答案。用户接收到答案以后，可以对系统的回答进行反馈，如果不满意系统的回答，可 ...
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2019-11-03 13:01:11
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工业界 腾讯人工智能实验室（Tencent AI Lab） 百度自然语言处理（Baidu NLP）：对外提供了百度AI开放平台，王海峰（现任百度副总裁，AI技术平台体系AIG总负责人） 微软亚洲研究院自然语言计算组（Natural Language Computing - Microsoft Res ...
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2019-11-02 00:43:32
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隐马尔科夫模型是一种序列模型，广泛应用于自然语言处理，语音识别，生物信息等领域。 1. 模型的定义与约定： 定义：一个隐马尔科夫模型指的是如下的两个随机序列$I,O$： 1）一个不可观测随机序列：$I=(i_{1},...,i_{T})$, 可以取值状态集合$Q=\lbrace 1,...,K\rb ...
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2019-11-02 00:31:05
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恢复内容开始 我的工程实践项目为《基于情感词典的文本情感分析》，情感分析是指通过机器学习或者自然语言处理技术，从文本中分析出人们对实体或属性所表达的观点、情感、评价、态度和情绪，情感分析也被称为情感挖掘、意见挖掘、观点抽取等。文本情感分析的主要任务是判断文本的情感倾向性，即对作者表达的情感是积极的还 ...
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2019-11-02 00:29:15
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1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法，对其中的经典模型框架进行深入分析。 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。 为了 ...
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2019-10-29 00:07:35
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一、推荐算法 当你在电商网站购物时，天猫会弹出“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到“你可能认识XXX“的信息；当你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。 推荐算法，不是某一个也不是某一类算法， ...
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2019-10-26 16:51:25
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机器学习目标: 以算法、案例为驱动的学习，浅显易懂的数学知识。 目标： 熟悉机器学习各类算法的原理 掌握算法的使用，能够结合场景解决实际问题 掌握机器学习算法库和框架的技能 机器学习主要领域：自然语言处理、图像识别、传统预测。 机器学习库和框架：sklearn。 深度学习框架:tensorflow。 ...
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2019-10-21 11:43:59
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自然语言处理（NLP） NLP中最细粒度的是词语（word），词语组成句子，句子再组成段落、章节和文档。所以NLP的核心问题就是：如何理解word 如何理解word 由于目标是与计算机对接，其核心就是如何给计算机描述一个word，有以下两种描述方式： One-hot Representation D ...
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2019-10-21 10:01:31
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还记得之前介绍过的命名实体识别系列文章吗，可以从句子中提取出人名、地址、公司等实体字段，当时只是简单提到了BERT+CRF模型，BERT已经在上一篇文章中介绍过了，本文将对CRF做一个基本的介绍。本文尽可能不涉及复杂晦涩的数学公式，目的只是快速了解CRF的基本概念以及其在命名实体识别等自然语言处理领 ...
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2019-10-17 14:02:16
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