目录自然语言处理涉及的几个层次？nlp任务流程BERT适用场景BERT适合解决句子匹配类任务的原因BERT已经发布的框架包括BERT的主要贡献Transrofmer模型讲解注意力机制attention时主要分为三步BERT的输入词向量是三个向量之和：实验的代码流程如下：过拟合的解决方案监督学习和非监督学习常用的分类器有哪些LR和SVM的联系与区别是什么？CNN最成功的应用是在CV，CNN通过什么手
NLP分类经验总结以下文章来源于对白的算法屋 ，作者对白在我们做一个项目或业务之前，需要了解为什么要做它，比如为什么要做文本分类？项目开发需要，还是文本类数据值得挖掘。1、介绍目前讨论文本分类几乎都是基于深度学习的方法，本质上还是一个建模的过程，包括数据准备-预处理-模型选择-模型调优-模型上线这样的一套流程。在本地进行文本分类开发我们需要关注的两个主要的问题：数据处理和模型选择，这两者是相互依赖
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2023-08-19 17:55:11
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一.概述 DPCNN（Deep Pyramid Convolutional Neural Networksfor Text Categorization），是RieJohnson等提出的一种深度卷积神经网络，可以称之为"深度金字塔卷积神经网络"。 在D
自然语言处理（nlp）作为计算机的一个研究方向存在已久，但是最近人工智能这一波热潮又让nlp重新得到巨大关注。由于处理对象是语言这一种人类特有的沟通工具以及其丰富巨大的信息量，给人一种错觉--似乎这是人工智能领域真正的皇冠，达到最终真正人工智能（强人工智能）的最近之路。但是事实是如何不敢随意断言，只是有点感慨一下，就是这一块很难做。语言作为人类的工具，一方面可以让我们与外界交互，可以说话，可以记录
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2023-08-07 15:59:30
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一、任务介绍与实际应用文本分类任务是NLP中最常见、最基础的任务之一，顾名思义，就是对给定的一个句子或一段文本进行分类。根据文本分类的类别定义，可以分为二分类/多分类、多标签、层次分类，以下面的新闻分类为例：• 二分类/多分类：标签集中有两个或以上的标签类别，每个样本有且只有一个标签；• 多标签：每个样本有一个或多个标签；• 层次分类：特殊的多分类或多标签任务，标签之间具有层次关系。比如下图样本的
一、基本概念自然语言处理（Natural Language Processing):用计算机可计算的方法对自然语言的各级语言单位（字、词、语句、篇章等）进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的理论和方法。语言：人类所特有的用来表达意思、交流思想的工具，是一种特殊的社会现象。三种类型：孤立语、曲折语、黏着语自然语言是指人类日常使用的语言，如汉语、英语、法语、德语，等等。处理：对信息的接收、存储、转化、
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2023-08-10 13:33:17
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继续学习基于深度学习的文本分类 资料链接Transformer原理 编码器堆叠，解码器堆叠。编码器：每个编码器结构完全相同，但不共享参数，每一个编码器都可以拆解成两部分。在对输入序列做词的向量化之后，它们首先流过一个self-attention层，该层帮助编码器在编码单词的时候能够看到输入序列中的其他单词。self-attention的输出流向一个前向网络（Feed Forward Neural
一、学习NLP背景介绍： 从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习，初步了解了关于图像标注、图像分类、物体检测，图像都目标物体检测等，基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型，如：VGG16、MaxNet等。之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下，对AI深度学习的另外
图解Attentionseq2seq模型NLP常用于生成任务的seq2seq结构。如：机器翻译、文本摘要、图像描述生成。谷歌翻译在 2016 年年末开始使用这种模型。有2篇开创性的论文：Sutskever等2014年发表的Sequence to Sequence Learning Neural Networks和Cho等2014年发表的Learning Phrase Representa
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2023-12-23 21:52:13
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NLP绪论什么是自然语言处理？NLP的层次NLP的应用人类语言的特殊之处什么是深度学习为什么NLP很难？NLP语义层面的表示Reference 什么是自然语言处理？自然语言处理（NLP natural language processing）是一门计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科。是人工智能领域的重要分支！ 人工智能有机器视觉、语音识别、和NLP。自然界拥有视觉的生物有很多，但是拥有高级语
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2023-11-21 20:30:22
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人工智能主要是用来模拟和实现人类的智能，而人类对自身的智能认知还不甚完善，只能大致分为如下几个层次：第一是运算智能，记忆、计算的能力，在这方面机器已经超过人类；第二是感知智能，包括听觉、视觉、触觉；近年随着深度学习的引入，大幅度提高了语音识别和图像识别的识别率，所以计算机在感知智能层面已经做得相当不错了；第三是认知智能，包括理解、运用语言的能力，掌握知识、运用知识的能力，以及在语言和知识
Task6 基于深度学习的文本分类3学习目标Transformer基于预训练语言模型的词表示ELMoGPTBERT总结 这个task仍然是基于深度学习的文本分类。 学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetuneTransformer模型的编码部分是一组编码器的堆叠（论文中依次堆叠六个编码器），模型的
因为之前有了些自然语言处理的基础，所以以为学起来会较为轻松，但实际上的情况并不是如此，一些在平时写代码中比较陌生的概念，例如基础的词向量训练，循环神经网络，推荐系统中的万物皆可embedding等等，在最开始学习的时候感觉仿佛一团乱麻，所幸的是在参加了百度的课程后，在每天晚上八点的晚课上老师们先理论后实践的讲课模式，无不使我茅塞顿开，原本晦涩难懂的那些原理思路，一下子就豁然开朗起来，再结合之后老师
视频目录bilibili P1-course overview P2-speech recognition introduction P3-LAS model P4-CTC、RNN-T model P5-HMM in speech recognition P6-Alignment技术正文LAS，which has decoder:输入context vector C，输出probability d
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2023-08-07 15:52:57
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Python高级——Ch26 NLP基础26. NLP基础26.1 分词算法26.1.1 基于字典的分词算法26.1.2 代码实现26.2 字典树26.2.1 典型的字典树26.2.2 字典树的节点实现26.2.3 代码实现 26. NLP基础安装：pip install jiebaimport jiebaimport jieba
words_a2='在正义者联盟的电影里，嘻哈侠和蝙蝠侠联手打败
知识图谱一、知识图谱简介知识图谱是专家系统、语言学、语义网、数据库等多领域融合的产物，知识图谱描述各种实体及其之间的关系。专家系统 包括知识库和推理引擎，代表项目CycwordNet 中文类似的有同义词词林、HowNet链接数据与基于百科知识的知识图谱构建 语义网(比如资源描述框架RDF)和链接数据的概念，DBpedia、Yago项目(主要得益于Wikipedia的开展)国内知识图谱的构建 主要利
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2023-08-07 15:59:47
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文章目录前言第一课 论文导读文本分类文本挖掘数据类型文本分类相关技术基于深度学习的文本分类 baseline涉及的三篇TC的论文分层注意网络前期知识储备第二课论文精读论文背景论文整体框架论文标题层次注意力网络基于GRU的词序列编码器：单词序列编码器：双向GRU单词注意力机制句子编码器句子注意力机制文档分类应用：实验和结果实验设置实验结果可视化分析总结推荐文献复现01层次文档分类数据处理02使用P
第一个层次，没看懂题目。题目完全看不懂，或能看懂一部分但有些地方理解错了，都是没看懂题目。第二个层次，能看
原创
2022-08-04 17:49:34
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问题一：我声明了什么！
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String s = "Hello world!";
许多人都做过这样的事情，但是，我们到底声明了什么？回答通常是：一个String，内容是“Hello world!&rd
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精选
2012-12-18 16:47:41
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数据迁移的六个理解误区 Norma L. Davis 翻译：陈瑶 - 2008年3月4日
当企业开始进行系统实施时，最重要和最有风险的一个步骤就是数据迁移——也就是，从旧的遗留系统到新系统的数据移动。
企业资源计划（ERP）、企业资产管理（EAM）和任何其他企业应用系统的选型、实施和运行必然包含技术因素，但是技术背景不是系统实施的全部。 所
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2010-05-04 11:08:08
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