自然语言推理是NLP高级别的任务之一，不过自然语言推理包含的内容比较多，机器阅读，问答系统和对话等本质上都属于自然语言推理。最近在看AllenNLP包的时候，里面有个模块：文本蕴含任务(text entailment)，它的任务形式是： 给定一个前提文本（premise），根据这个前提去推断假说文本 ...
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2019-09-24 11:48:53
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返回x，y的列表集合 正则 只保留汉字 获取句子的最大长度 句子转数字 ，输入是句子的列表 数字转句子 python def loadEmbeddingsFile(embedding_file_path): embeddings_dict = {} with open(embedding_file_ ...
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2019-09-21 17:29:26
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无论是network embedding 还是graph embedding都是通过节点(node)和边的图，学出每个节点的embedding向量。 比较流行的算法有： 一般的应用框架如下： 1、构建图： Item和item的共现相似矩阵可以构成一个网络，其中每个item都是节点，相似度达到一定阈值 ...
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2019-09-05 18:22:54
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1 引言 命名实体概念消歧是命名实体消歧(英语：Named Entity Disambiguation)的一个重要研究子领域(命名实体概念可见本文3.1章)。什么叫概念消歧了？在这里举一个简单例子进行说明，一个命名实 ...
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2019-08-25 13:53:26
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当前文本向量化主流的方式是word2vec词向量技术，从基于统计的方法，到基于神经网络的方法，掌握word2vec词向量技术是学习文本向量化的最好的方式 下面是Tomas MIkolov的三篇有关word embedding的文章： 1、Efficient Estimation of Word Re ...
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2019-08-24 23:16:59
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CNN的Embedding层报错： 报错：AttributeError: 'Embedding' object has no attribute 'get_shape' 查了下是这个问题： https://stackoverflow.com/questions/44285907/attributee ...
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2019-07-22 13:21:42
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局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，以下简称LLE)也是非常重要的降维方法。和传统的PCA，LDA等关注样本方差的降维方法相比，LLE关注于降维时保持样本局部的线性特征，由于LLE在降维时保持了样本的局部特征，它广泛的用于图像图像识别，高维数据可视化等领域。下面我们就对L... ...
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2019-07-19 18:41:00
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当模型需要接受多个模态的数据时，往往需要设计合适的方法让他们能进行信息的融合，Joint embedding是一种较为普遍的思路，即将他们映射到同一个向量空间中，再进行融合。 向量拼接、元素级相乘、做out product得到矩阵、求和。缺点是缺乏表达能力 Multimodal Compact Bi ...
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2019-07-18 19:48:15
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GhostVLAD for set-based face recognition 中提到了文章解决的是template-based face recognition。 文章的3个贡献： 提出一种网络来聚合并embed网络输出的面部特征向量至一个compact的固定长度的表示。 提出一个新奇的Ghos ...
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2019-07-17 18:51:14
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1. 问答系统 定义: 根据问题(query)直接搜索出答案，而不是文档 2. 基于知识图谱的问答系统 分类： 1）语义解析(Semantic Parsing)： 问句转化为形式化查询语句，结构化查询得到答案 2）语义检索(Answer Retrieval)：简单搜索得到候选答案，利用问题和候选答案 ...
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2019-06-25 00:35:32
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