引言在许多自然语言处理任务中，许多单词表达是由他们的tf-idf分数决定的。即使这些分数告诉我们一个单词在一个文本中的相对重要性，但是他们并没有告诉我们单词的语义。Word2vec是一类神经网络模型——在给定无标签的语料库的情况下，为语料库中的单词产生一个能表达语义的向量。这些向量通常是有用的： 通 ...
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2019-01-28 10:58:58
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Attention 机制。 参考：https://blog.csdn.net/xiewenbo/article/details/79382785 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展，我相信你一定听说过Attention Model（后文有时会简称AM模型）这个词。AM模型应该说是过去一年来 ...
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2019-01-24 20:15:10
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参考书籍：《数学之美》 吴军著 任何语言都是一种编码方式，语言的规则则是编解码的算法。 1. 计算机能否处理自然语言？如果能，它处理自然语言的方法和人类一样吗？ Yes and Yes（上下文相关的、基于语料统计的方法） 2. 图灵测试：让人和机器进行交流，如果人无法判断自己交流得对象是人还是机器， ...
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2019-01-18 00:53:11
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从Word Embedding到Bert模型——自然语言处理预训练技术发展史 深度学习中的注意力机制(2017版) ...
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2019-01-17 22:38:33
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原文链接： https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 <! flowchart 箭头图标 勿删 attention 总结 参考：注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用 Attention函 ...
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2019-01-15 22:04:44
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《TensorFlow技术解析与实战》机器学习深度学习领域参考书包揽TensorFlow1.1的新特性人脸识别语音识别图像和语音相结合等热点一应俱全李航余凯等人工智能领域专家倾力推荐目录第一篇 基础篇下载地址：https://pan.baidu.com/s/1iKDExWOgCuvxyqsF12abFg备用地址：https://u1593575.ctfile.com/fs/1593575-3307
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2019-01-13 02:03:53
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近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点： 大：数据量越大，对我们后面建模越会有好处； 稀疏：每行数据可能 ...
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2019-01-12 19:55:24
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什么是人工智能 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 我们来谈谈人工智能 人工智能自诞生以来，技术日益成熟，应用领域也在不断扩大，从我们日常用的智能音箱， ...
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2019-01-09 18:42:02
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本书从各个方面着手，帮助读者理解NLP的过程，提供了各种实战场景，结合现实项目背景，帮助读者理解NLP中的数据结构和算法以及目前主流的NLP技术与方法论，结合信息检索技术与大数据应用等流行技术，终完成对NLP的学习和掌握。 ——黄英阿里巴巴达摩院高级算法专家 目前市面上的NLP书籍，要么是针对研究人员的偏理论性的教科书，要么是针对资深工程师进一步深入了解NLP技术的高级读物。为了填补这一空白，
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2019-01-08 10:13:06
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我对2019年人工智能行业发展的预测 笔者研习人工智能已经有一段时间了。对于人工智能各个子分支技术领域在2019年度的发展，笔者在这里饶有兴趣的做一个初步的预测，与业界同仁们共勉与切磋。 第一，人工智能基础理论研究基本不会有革命性的突破。无论是机器学习，深度学习还是计算机视觉，自然语言处理等子领域， ...
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2019-01-07 17:28:30
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