前言 在三大特征提取器中，我们已经接触了LSTM/CNN/Transormer三种特征提取器，这一节我们将介绍如何使用BiLSTM实现序列标注中的命名实体识别任务，以及Lattice LSTM的模型原理。 本文提到的模型在[我的Github][1]中均有相应代码实现（Lattice LSTM之后更新 ...
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2019-10-07 14:51:56
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当我们谈起人机对话系统 现实中的人机系统 人机对话的发展历程 人机对话系统的四个主要功能 通用聊天机器人的五个主要模块 输入预处理 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则以及模型训练技术3个方面 自然语言理解 聊天机器人系统中的自然语言理解功能包括用户意图识别、用户情感识别、指代消解、省略恢 ...
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2019-10-06 13:45:40
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对于数据挖掘，数据准备阶段主要就是进行特征工程。 数据和特征决定了模型预测的上限，而算法只是逼近了这个上限。 好的特征要少而精，这会使模型更简单、更精准。 一、特征构造 1.’常见提取方式 文本数据的特征提取 词袋向量的方式：统计频率 图像数据的特征提取 像素点RGB 用户行为特征提取 特征提取总结 ...
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2019-10-04 09:56:48
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[TOC] 三大特征提取器 RNN、CNN和Transformer 简介 近年来，深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节，我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。 本文部分参考张俊林老师的文章 "《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取 ...
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2019-09-30 22:06:02
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ORB特征提取代码测试 整合ICE BA、ORB SLAM2、openvslam中的ORB提取代码，并比较速度，方便以后使用 1. vs vs 和`openvslam`都是在原始的ORB SLAM2基础上进行的优化，主要想保留原有的基于四叉树令特征点均匀分布的操作， + ORB SLAM2: 对特征 ...
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2019-09-29 16:47:53
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1. 概述 语音是人类之间沟通交流的最直接也是最快捷方便的一种手段，而实现人类与计算机之间畅通无阻的语音交流，一直是人类追求的一个梦想。 伴随着移动智能设备的普及，各家移动设备的厂家也开始在自家的设备上集成了语音识别系统，像Apple Siri、Microsoft Cortana、Google No ...
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2019-09-28 12:27:04
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# 人工智能:预测,分类 # 人工智能: # 自动的工作 # 机器学习(包含深度学习) # 以前的限制因素:计算能力,数据,算法发展 # 用途: # 图像识别 # 识别图片中不同的地方(医学CT) 不用人工识别 # 图片艺术化(可以替代ps) # 无人驾驶 # 人脸识别 # 自然语言处理 # 语音识... ...
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2019-09-27 01:20:05
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CountVectorizer方法进行特征提取 from sklearn.feature.extraction.text import CountVectorizer 这个方法根据分词进行数量统计继续文本分类 文本特征提取 作用：对文本进行特征值化 sklearn.feature_extractio ...
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2019-09-26 00:42:39
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yolov3的论文写的比较简略,不看yolov1,yolov2很难直接看懂. 建议先看v1,v2论文. yolov3主要做了几点改进 改进了特征提取部分的网络结构 多尺度预测 分类由softmax改为logistic 前面２个改进使得yolo对小目标的检测效果更好. 特征提取网络 由darknet1 ...
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2019-09-19 19:13:05
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1 介绍一下项目：项目背景，使用的方法 1.1 特征组合如何组合的 1.2 如何选择的特征，GBDT如何选择特征？（没懂什么意思，gbdt训练的时候应该是用的所有的特征，为什么还会有特征选择） 1.3 介绍一下blending方法。 1.4 介绍一下所有的模型各自使用的特征？ 2 介绍一下特征提取的 ...
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2019-09-17 22:48:24
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