深度學(xué)習(xí)在NLP中的發(fā)展和應(yīng)用

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

2018-07-24 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語言NLP 6967 0

如何用更少的數(shù)據(jù)自動將文本分類，同時精確度還比原來的方法高

計算機視覺領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練ImageNet模型的成功已經(jīng)轉(zhuǎn)移到了NLP領(lǐng)域。許多企業(yè)家、科學(xué)家和工程師目前都用調(diào)整過的ImageNet模型解決重要的...

2018-05-21 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語言NLP 6649 0

淺談自然語言處理中的注意力機制

本文深入淺出地介紹了近些年的自然語言中的注意力機制包括從起源、變體到評價指標(biāo)方面。

2019-01-25 標(biāo)簽：自然語言處理NLP 6625 0

無監(jiān)督訓(xùn)練加微小調(diào)整，只用一個模型即可解決多種NLP

基于一個可伸縮的、任務(wù)無關(guān)的系統(tǒng)，OpenAI在一組包含不同的語言任務(wù)中獲得了最優(yōu)的實驗結(jié)果，方法是兩種現(xiàn)有理念的結(jié)合：遷移學(xué)習(xí)和無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練。

2018-06-13 標(biāo)簽：NLP遷移學(xué)習(xí) 6166 0

基于內(nèi)容的推薦算法算是最早應(yīng)用于工程實踐的推薦算法，有大量的應(yīng)用案例

從上圖也可以看出，要做基于內(nèi)容的個性化推薦，一般需要三個步驟，它們分別是：基于用戶信息及用戶操作行為構(gòu)建用戶特征表示、基于標(biāo)的物信息構(gòu)建標(biāo)的物特征表示、...

2019-07-18 標(biāo)簽：計算推薦算法nlp 6114 0

TableBank：高質(zhì)量的標(biāo)注表格數(shù)據(jù)集

通常每個Word文檔都有一個對應(yīng)的Office XML源代碼文件，在代碼中對應(yīng)表格的位置，可以對其進行修改，讓表格加上邊框，以此來區(qū)分表格與文檔的其他部...

2019-04-04 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集自然語言處理nlp 5987 0

HanLP的使用方法

HanLP 是由一系列模型與算法組成的工具包，目標(biāo)是普及自然語言處理在生產(chǎn)環(huán)境中的應(yīng)用。HanLP 具備功能完善、性能高效、架構(gòu)清晰、語料時新、可自定義的特點。

2019-05-10 標(biāo)簽：pythonnlp 5779 0

對2017年NLP領(lǐng)域中深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的總結(jié)

本文作者Javier Couto是tryo labs公司的一名研發(fā)科學(xué)家，專注于NLP技術(shù)。這篇文章是他對2017年NLP領(lǐng)域中深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的總結(jié)，...

2017-12-28 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)nlp 5758 0

XLNet和Bert比，有什么不同？要進行改進嗎？

本文首先講講我對XLNet和Bert比，有什么異同？有什么模型方面的改進？的理解

2019-07-26 標(biāo)簽：語言模型nlp 5346 0

NLP中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)概述

該項目是對基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理（NLP）的概述，包括用來解決不同 NLP 任務(wù)和應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強化學(xué)習(xí)）的理論...

2019-03-01 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)NLP 5093 0