PyTorch是一个基于Python的深度学习平台，该平台简单易用上手快，从计算机视觉、自然语言处理再到强化学习，PyTorch的功能强大，支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP，用于概率图模型的Pyro，扩展了PyTorch的功能。通过学习《深度学习入门之PyTorch》 ...
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2019-06-04 19:42:29
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自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。推荐学习自然语言处理的一本综合学习指南《精通Python自然语言处理》，介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分 ...
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2019-06-04 19:34:56
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计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向。计算机视觉学习，推荐阅读《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》。学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。 ...
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2019-06-04 19:10:46
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有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易，各领域的应用，但比较广泛，不深刻，讲硬件的部分可以作为入门人的参考。《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的 ...
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2019-06-04 19:10:11
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文本数据的特征提取,中文分词及词袋模型 1.使用CountVectorizer对文本进行特征提取 2.使用分词工具对中文文本进行分词 3.使用词袋模型将文本数据转为数组 对文本数据进一步优化处理 1.使用n-Gram改善词袋模型 在调整了CountVectorizer的ngram_range参数之后 ...
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2019-06-04 13:25:42
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为什么GAN不能直接用于NLP中？ 生成图像是用随机的向量做实值的映射变换，是连续的过程。因此可以将判别器的误差反向传播到生成器。 在自然语言处理中，encoder解码生成文本的过程中，模型生成词的过程其实是在词表中选词的过程，它是根据当前网络输出的词语的整个概率分布，选取概率最大的词。这个选词的过 ...
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2019-06-01 21:25:10
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本文内容主要参考GitHub：https://github.com/isnowfy/snownlp what's the SnowNLP SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是 ...
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2019-05-31 10:22:14
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对于从事自然语言处理、文本分析的专业人士来说，建议参考学习《自然语言处理综论第2版》。对于第一版做了全面的改写，增加了大量反映自然语言处理最新成就的内容，特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容。《自然语言处理综论第2版》覆盖全面，强调实用，注重评测，语料为本。 《自然语言处理综论第二版》在第一版的 ...
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编程语言 时间：
2019-05-31 01:23:57
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也算是给自己立个flag，看自己是什么时候能够吧数学之美能够读完，同时保证在读的过程当中有记录。 第一版读者赞誉 第二版出版说明 第一版序言 第二版序言 第二版前言 第1章 文字和语言 vs 数字和信息 第2章 自然语言处理——从规则到统计 第3章 统计语言模型 第4章 谈谈分词 第5章 隐含马尔可 ...
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2019-05-29 16:20:48
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注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。 图1 人类的视觉注意力 从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意 ...
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2019-05-28 22:43:49
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