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搜索关键字:自然语言    ( 1435个结果
jieba分词以及word2vec词语相似度
去除标点符号,下一步开始文本相似度计算:参考文章:http://www.jb51.net/article/139690.htmfromgensim.modelsimportWord2Vecmodel=Word2Vec(sentences,sg=1,size=100,window=5,min_count=5,negative=3,sample=0.001,hs=1,workers=4)参数解释:1.
分类:其他好文   时间:2018-05-28 18:28:54    阅读次数:332
《Enhanced LSTM for Natural Language Inference》(自然语言推理)
解决的问题 自然语言推理,判断a是否可以推理出b。简单讲就是判断2个句子ab是否有相同的含义。 方法 我们的自然语言推理网络由以下部分组成:输入编码(Input Encoding ),局部推理模型(Local Inference Modeling ),和推断合成(inference composit ...
分类:编程语言   时间:2018-05-28 16:49:19    阅读次数:973
最大熵源码解读
最大熵源码解读 先简要介绍一下最大熵,主要的参考资料是: 《自然语言处理的最大熵模型》常宝宝 《统计自然语言处理》第二章 《条件随机场综述》韩雪东 《Classical Probabilistic Models and Conditional Random Fields》 Roman Klinger ...
分类:其他好文   时间:2018-05-26 17:55:23    阅读次数:226
【线上直播】NLP的未来—语义落地 (Semantic Grounding)
讲师:庞雨秾 讲师简介: 庞雨秾,法狗狗法律人工智能技术总监,伦敦大学玛丽女皇学院认知科学硕士。专注于自然语言处理方面的研究与应用,负责研发了包括处理垂直于法律领域的智能咨询系统、分布式非结构化文本挖掘系统等一系列基于自然语言分析的商业应用。 FMI线上直播 分享主题:NLP的未来—语义落地 (Se ...
分类:其他好文   时间:2018-05-25 14:50:04    阅读次数:246
传统RNN
一、单层网络 单层网络就是输入一个x,经过神经元的变换,输出一个y 二、RNN 有很多种序列输入的数据,如: 自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词,x2可以看做是第二个单词,依次类推。 语音处理。此时,x1、x2、x3……是每帧的声音信号。 时间序列问题。例如每天的股票价格等 序列形的数据就不 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-21 14:30:55    阅读次数:178
tensorflow在文本处理中的使用——Doc2Vec情感分析
代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/mov ...
分类:其他好文   时间:2018-05-20 20:13:25    阅读次数:820
博客园美化教程大集合(超详细,看这篇就够了)
阅读目录: 1. 前言 2. 定制自己的博客 0. 美化整体效果 1. 准备工作 2. 自定义个性化导航栏 3. 添加顶部博主信息 4. 添加顶部滚动公告 5. 为博客文章添加目录导航 6. 添加分享功能按键 7. 定制推荐和反对按键的炫酷样式 8. 添加快速返回顶部的功能按键 9. 添加打赏功能按 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-20 13:10:37    阅读次数:5371
百度智能api接口汇总
一:自然语言处理 二:图像识别 三:文字识别 四:语音文字识别 ...
分类:Windows程序   时间:2018-05-18 15:44:05    阅读次数:1300
学习自然语言处理,一张图就够了
一张图看懂自然语言处理技术框架
分类:编程语言   时间:2018-05-17 19:49:17    阅读次数:202
【机器学习】使用gensim 的 doc2vec 实现文本相似度检测
环境 Python3, gensim,jieba,numpy ,pandas 原理:文章转成向量,然后在计算两个向量的余弦值。 Gensim gensim是一个python的自然语言处理库,能够将文档根据TF IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式,gensim还实现了word2vec功能 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-15 20:59:30    阅读次数:6067
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