博客搬家： "用户评论情感极性判别" 本文章介绍百度点石平台上的一个训练赛的赛题代码，赛题是包括用户评论文字的情感判别的分类问题， "赛题链接戳此处" 数据预处理 使用测试数据和训练数据生成语料库 利用语料库，使用word2vec工具，生成可备用的模型，用于将句子转化为向量 数据训练与测试 感觉训练 ...
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2019-12-24 12:03:06
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[toc] 1.简介 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包。它包括了一组用于word embedding的模型，这些模型通常都是用浅层（两层）神经网络训练词向量。 Word2vec的模型以大规模语料库作为输入，通过神经网络训练到一个向量空间（通常为 ...
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2019-12-22 20:19:52
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本文是用机器学习打造聊天机器人系列的最后一篇啦，请耐心看完吧。 本系列文章展示了一个聊天机器人的打造过程，现阶段更高级的聊天机器人会加入更多语料，更多意图模式，用更好的算法，以及其他更多的小技巧，比如： 我们可以结合上一个系列《手把手教你做命名实体识别》中介绍的bert模型，来代替这里的词向量模型， ...
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2019-12-20 18:17:51
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使用朴素贝叶斯解决一些现实生活中 的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。 准备数据：切分文本 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证 文件解析及完整的垃圾邮件测试函数 ...
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2019-12-15 10:56:42
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课程介绍:以人工智能为方向，从自然语言理解、计算机视觉、数据分析等角度，介绍大量有趣的Python案例和应用，探索实现原理、完整动手实践，极大提升人工智能相关的理论基础和技术能力。内容包括图片分类、人脸识别、物体检测等计算机视觉应用，中文分词、词向量、古诗生成等自然语言处理项目，DCGAN、CGAN ...
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2019-12-14 23:11:15
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使用小批量数据时，模型容易过拟合，所以需要对全量数据进行处理，我是用的是word2vec训练的词向量. 那么训练好对词向量如何加载呢？ ...
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2019-12-05 13:37:43
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word2vec作为神经概率语言模型的输入，其本身其实是神经概率模型的副产品，是为了通过神经网络学习某个语言模型而产生的中间结果。具体来说，“某个语言模型”指的是“CBOW”和“Skip-gram”。具体学习过程会用到两个降低复杂度的近似方法——Hierarchical Softmax或Negati ...
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2019-11-17 12:53:08
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一、BERT-wwm wwm是Whole Word Masking（对全词进行Mask），它相比于Bert的改进是用Mask标签替换一个完整的词而不是子词，中文和英文不同，英文中最小的Token就是一个单词，而中文中最小的Token却是字，词是由一个或多个字组成，且每个词之间没有明显的分隔，包含更多 ...
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2019-11-13 20:35:40
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本文主要阐述了我学习CharCNN过程中的心得体会以及遇到问题的处理和理解。此文基于rasa框架，查阅时需注意。 目录： 一、运用CharCNN的文本意图识别过程 二、参数的调整与对比 三、loss函数的学习 四、bug的处理和学习 一、运用CharCNN的文本意图识别过程 （１）字向量和词向量的差 ...
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2019-11-01 11:16:22
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item2vec将用户的行为序列转化成item组成的句子，模仿word2vec训练word embedding将item embedding。基本思想是把原来高维稀疏的表示方式(one_hot)映射到低维稠密的向量空间中，这样我们就可以用这个低维向量来表示该项目(电影)，进而通过计算两个低维向量之间 ...
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编程语言 时间：
2019-10-30 18:49:05
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