1. 引言 在介绍论文之前，我将先简单介绍一些相关背景知识。首先是语言模型（Language Model），语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布。具体来说，语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P，表示这段文本存在的可能性。在实践中，如果文本的长度较长，P(wi | w1, w2, ...
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2019-04-19 12:02:30
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近年来，自然语言处理（NLP）的应用程序已经无处不在。NLP使用率的快速增长主要归功于通过预训练模型实现的迁移学习概念，迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型，然后使该模型能够适应在不同的数据集上执行不同的NLP操作。 ...
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2019-04-18 17:09:46
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迁移学习近年来在图形领域中得到了快速的发展，主要在于某些特定的领域不具备足够的数据，不能让深度模型学习的很好，需要从其它领域训练好的模型迁移过来，再使用该模型进行微调，使得该模型能很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力（不过拟合）。 在迁移学习任务中，需要事先定义一组源数据集合，使用该集合训练 ...
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2019-04-15 20:25:58
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一。变量 前面我们用python输出了“hello world！” 这次我们在前面加入一行，定义一个变量，然后修改第二行。 添加变量导致Python解释器需要做更多工作。处理第1行代码时，它将文本“Helloworld!”与变量a关联起来；而处理第2行代码时，它将与变量a关联的值打印到屏幕。 我们修 ...
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2019-04-10 13:40:17
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一、谓词与谓词公式 谓词：表示个体词性质或相互之间关系的词 量词：用来表示个体数量的词是 谓词的量化：给谓词加上量词 一元目谓词P(x)、n元目谓词P(x, y, z, ...)它们是命题形式而非命题 因为既没有指定谓词符号P的含义，而且个体词x、y等也是个体变项而不代表某个具体的事物，从而无法确定 ...
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2019-04-09 23:25:10
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我们做自然语言处理的，主要是进行文本分析，作为人工智能的领域之一，也一定会应用深度神经网络进行处理。 近年来快速发展的深度学习技术为解决自然语言处理问题的解决提供了一种可能的思路，已成为有效推动自然语言处理技术发展的变革力量。 《基于深度学习的自然语言处理》重点介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应 ...
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2019-04-05 00:41:38
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机器学习介绍 机器学习的概念 机器学习要解决的问题分类 使用机器学习解决问题的一般性步骤 什么是机器学习 机器学习是一个计算机程序，针对某个特定的任务 ，从经验中学习，并且越做越好。 谁掌握的数据量大 、质量高，谁就占据了机器学习和人工智能领域最有利的资本。 机器学习有什么用 语音识别、自然语言处理 ...
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2019-04-04 20:21:03
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参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 我只能说这本书太烂了，看完这本书中关于自然语言处理的内容，代码全部敲了一遍，感觉学的很绝望，代码也运行不了。 具体原因，我也写过一篇博客diss过这本书。可是既然学了，就要好好学呀。为了搞懂自然语言处理，我毅然决然的学习了网上 ...
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2019-04-03 16:41:02
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随着机器视觉技术及其相关技术的不断提升，无论是图像结构化的算法还是算力均在进步，虽然算法的进步已有限。而人工智能技术的螺旋上升极有可能会将技术热点从图像识别带入到机器人、语言识别、自然语言处理和专家系统这四个大领域中，因此未来人脸大数据系统的发展将主要呈现以下三大趋势： 首先，人脸大数据系统将进一步凸显“大数据”的能力，一线厂商与二三级厂商在“人脸”领域的差距将进一步缩小，而对结构化数据的实时、
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2019-03-29 19:26:28
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Sebastian Ruder 博士的答辩 PPT《Neural Transfer Learning for Natural Language Processing》介绍了面向自然语言的迁移学习的动机、研究现状、缺陷以及自己的工作。 Sebastian Ruder 博士在 PPT 中阐述了使用迁移学 ...
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2019-03-28 00:37:13
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