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自然語言處理（ Natural Language Processing， NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。
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如今，層出不窮的智能設備已滲透進我們的生活里，語音助手、面部識別攝像頭，甚至是你的個人電腦都會或多或少的裝有這些東西。然而，它們并不能通過魔法來工作，需...
【導讀】Python在解決數據科學任務和挑戰方面處于領先地位。而一些方便易用的庫則幫助了開發人員高效開發。在這里我們整理了20個在深度學習、數據分析中最...
自然語言處理（NLP）在語音和文本方面的改進將助力主流技術的發展。例如以人類自然發音朗讀電子郵件時，如果用戶對電子表格中的數據提出質疑，Excel會自動...
基于深度學習的推薦算法大部分都存在不同程度的數據集缺失和源碼缺失
不同工作采用的數據集，驗證方法，性能指標，數據預處理步驟都不同，這使得性能對比很困難，無法確定哪個工作在相同的應用環境中表現最好。而且很多工作不開源數據...
從one-hot、word embedding、rnn、seq2seq、transformer一步步逼近bert
word embedding的一個基本思路就是，我們把一個詞映射到語義空間的一個點，把一個詞映射到低維的稠密空間，這樣的映射使得語義上比較相似的詞，他在...
NLP指在計算機讀取語言時將文本轉換為結構化數據的過程。簡而言之，NLP是計算機的閱讀語言。可以粗略地說，在NLP中，系統攝取人語，將其分解，分析，確定...
接著，對自然語言處理面臨的技術挑戰進行了分析，包括自然語言中大量存在的未知語言現象、歧義詞匯和結構、隱喻表達、以及翻譯問題中不同語言之間概念的不對等性等...
2019年冬季CS224N最新課程:基于深度學習的自然語言處理
將原始句子送入編碼器RNN，然后將目標句子送入解碼器RNN，同時編碼器RNN最終隱層狀態會傳入解碼器RNN的初始隱層狀態。在解碼器RNN的每一步會產生下...
語義分析是基于自然語言語義信息的一種分析方法，其不僅僅是詞法分析和句法分析這樣語法水平上的分析，而是涉及到了單詞、詞組、句子、段落所包含的意義。其目的是...
將文本轉換為動畫并不是一項簡單的任務，大多數將文本轉換為視頻的工具不能處理復雜句子，因為輸入的句子和輸出的動畫都沒有固定的結構。為了克服這種問題，兩位論...
早期的命名實體識別方法基本都是基于規則的。之后由于基于大規模的語料庫的統計方法在自然語言處理各個方面取得不錯的效果之后，一大批機器學習的方法也出現在命名...
這下空白處改填的內容完全變了。這時’red’這個詞最有可能適合這個位置。從這個例子中我們能學到，一個單詞的前后詞語都帶信息價值。事實證明，我們需要考慮兩...
我們先把一個詞語定義成一個稠密向量，通過調整一個單詞及其上下文單詞的向量，使得根據兩個向量可以推測兩個詞語的相似度；或通過一個詞可以預測詞語的上下文；或...
深層文法句法分析，即利用深層文法，例如詞匯化樹鄰接文法（Lexicalized Tree Adjoining Grammar，LTAG）、詞匯功能文法（...
多用途模型是自然語言處理領域的熱門話題。這些模型為機器翻譯、問答系統、聊天機器人、情緒分析等我們感興趣的自然語言處理應用提供了動力。這些多用途自然語言處...
通常每個Word文檔都有一個對應的Office XML源代碼文件，在代碼中對應表格的位置，可以對其進行修改，讓表格加上邊框，以此來區分表格與文檔的其他部...
對于新型的深度學習框架，目前在自然語言處理中的應用還有待進一步加深和提高。比如對抗學習、對偶學習等雖然在圖像處理領域得到了比較好的效果，但是在自然語言處...
本文根據自己的學習以及查閱相關資料的理解總結，簡要的介紹一下自然語言處理（nlp）一些相關技術以及相關任務，nlp技術包括基礎技術和應用技術。后續會抽空...
Transformer和RNN模型不同，它只依賴于注意力機制。除了標志每個單詞的絕對位置嵌入，它沒有明確的單詞順序標記。對注意力的依賴可能會導致Tran...
為什么bigram或者trigram的LM很重要呢？去做一個語言模型的問題，實現深度模型之前，第一步其實就要寫一個bigram或者trigram的LM。...
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