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      標簽　>　nlp

      nlp

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      文章：482個 瀏覽：22015次 帖子：14個

      nlp技術

      自然語言處理（NLP）知識結構總結

      自然語言處理知識太龐大了，網上也都是一些零零散散的知識，比如單獨講某些模型，也沒有來龍去脈，學習起來較為困難，于是我自己總結了一份知識體系結構，不足之處...

      2018-08-29 標簽：人工智能自然語言處理nlp 4676 0

      最先進的NLP模型很脆弱!最先進的NLP模型是虛假的!

      這兩個問題都很棘手，顯然，為期一天的研討會肯定討論不出什么結果。但是在會議現場，一些有遠見卓識的NLP研究人員還是探討了不少方法和想法，其中有一些尤其值...

      2018-08-27 標簽：數據集NLP 4422 0

      釋義思維：模仿人類語言識別的句子嵌入模塊

      精準的時間序列預告對交通、能源、金融、經濟等領域都非常重要。但是現代技術都是通過時間數據來建立預測模型，通常忽略了非結構化文本之下有價值的信息。本篇論文...

      2018-08-22 標簽：嵌入式NLP語言識別 3741 0

      面向NLP任務的遷移學習新模型ULMFit

      除了能夠更快地進行訓練之外，遷移學習也是特別有趣的，僅在最后一層進行訓練，讓我們可以僅僅使用較少的標記數據，而對整個模型進行端對端訓練則需要龐大的數據集...

      2018-08-22 標簽：數據集NLP遷移學習 5613 0

      淺析自然語言處理知識體系結構

      自然語言處理知識太龐大了，網上也都是一些零零散散的知識，比如單獨講某些模型，也沒有來龍去脈，學習起來較為困難，于是總結了一份知識體系結構。

      2018-08-18 標簽：自然語言NLP 5041 0

      什么是遷移學習？NLP遷移學習的未來

      只用了100個案例，他們就達到了和用2萬個案例訓練出的模型同樣的錯誤率水平。除此之外，他們還提供了對模型進行預訓練的代碼，因為維基百科有多種語言，這使得...

      2018-08-17 標簽：計算機視覺NLP遷移學習 3803 0

      知識圖會成為 NLP 的未來嗎？IJCAI杰出論文背后的思考

      在本文中，我們提出了一個常識知識感知對話模型 (CCM)，演示了常識知識有助于開放域對話系統中語言的理解與生成。自動評估與人工評估皆證明了，與當前最先進...

      2018-08-07 標簽：NLP知識圖譜 2908 0

      NLP概述及文本自動分類算法詳解

      NLP概述及文本自動分類算法詳解

      同步的序列到序列，其實就是序列標注問題，應該說是自然語言處理中最常見的問題。序列標注的應用包括中文分詞、命名實體識別和詞性標注等。序列標注問題的輸入是一...

      2018-07-25 標簽：機器翻譯NLP 4490 0

      如何利用spaCy和Cython以約100倍于Python的速度實現NLP

      然后，我們可以將矩形列表存儲在這種結構的 C 數組中，并將這個數組傳遞給我們的 check_rectangle 函數。此函數現在接受一個 C 數組作為輸...

      2018-07-24 標簽：C語言PythonNLP 3246 0

      深度學習在NLP中的發展和應用

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      自然語言處理任務大概有哪些？我個人做了一個總結，基本可以劃分分為五層項任務：，詞法分析、句子分析、語義層面的分析、信息抽取，頂層的任務。頂層任務就是直接...

      2018-07-24 標簽：深度學習自然語言NLP 6785 0

      如何讓計算機理解文本并從中提取數據呢？

      這段文字包含多個有用事實，如果計算機能從中讀懂“倫敦是一座城市”“倫敦位于英格蘭”“倫敦由羅馬人建立”，那就大功告成了。但為了實現這一目標，我們首先要向...

      2018-07-24 標簽：計算機機器學習NLP 6875 0

      decaNLP通用模型誕生，可以輕松搞定十項自然語言任務

      近日，Salesforce發布了一項新的研究成果：decaNLP——一個可以同時處理機器翻譯、問答、摘要、文本分類、情感分析等十項自然語言任務的通用模型。

      2018-07-17 標簽：深度學習自然語言NLP 2791 0

      Github上Star過千的PyTorch NLP相關項目都在這兒了！

      OpenNMT 全稱是Open Source Neural Machine Translation in PyTorch (PyTorch 開源神經翻譯...

      2018-07-11 標簽：人工智能GithubNLP 7244 0

      為什么說具有語言處理能力是物聯網智能設備的未來詳細解答

      物聯網（IOT）與人工智能(AI)息息相關。物聯網產生大量數據，而數據又是人工智能和機器學習的核心。與此同時，隨著連網設備和傳感器的快速擴張，智能技術...

      2018-07-07 標簽：物聯網AINLP 6712 0

      一個深度學習模型能完成幾項NLP任務？

      對于機器翻譯、文本摘要、Q&A、文本分類等自然語言處理任務來說，深度學習的出現一遍遍刷新了state-of-the-art的模型性能記錄，給研究帶來諸多...

      2018-06-26 標簽：深度學習NLP 4562 0

      介紹Word2Vec和Glove這兩種最流行的詞嵌入方法背后的直覺

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      對于IDF而言，長文檔包含的單詞更多，因此更容易出現各種單詞。因此，IDF相等的情況下，經常出現在短文檔中的單詞，信息量比經常出現在長文檔中的單詞要高。...

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      50個機器學習實用API

      還在為找不到機器學習的API而煩惱嗎？本篇文章將介紹一個包含50+關于人臉和圖像識別，文本分析，NLP，情感分析，語言翻譯，機器學習和預測的API列表，...

      2018-06-13 標簽：圖像識別機器學習NLP 4268 0

      無監督訓練加微小調整，只用一個模型即可解決多種NLP

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      基于一個可伸縮的、任務無關的系統，OpenAI在一組包含不同的語言任務中獲得了最優的實驗結果，方法是兩種現有理念的結合：遷移學習和無監督的預訓練。

      2018-06-13 標簽：NLP遷移學習 5952 0

      NLP的介紹和如何利用機器學習進行NLP以及三種NLP技術的詳細介紹

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      本文用簡潔易懂的語言，講述了自然語言處理（NLP）的前世今生。從什么是NLP到為什么要學習NLP，再到如何利用機器學習進行NLP，值得一讀。這是該系列的...

      2018-06-10 標簽：機器學習機器翻譯NLP 7.7萬 0

      如何用更少的數據自動將文本分類，同時精確度還比原來的方法高

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      計算機視覺領域遷移學習和預訓練ImageNet模型的成功已經轉移到了NLP領域。許多企業家、科學家和工程師目前都用調整過的ImageNet模型解決重要的...

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