第六届"泰迪杯"参赛经历总结 Part 1 赛题 点击Part 1 赛题进入题目网站 Part 2 C题参考与建议 智能阅读模型的构建 —— 一份阅读建议 一、 赛题 1、 赛题 （1） 主题：以文本输入作为知识基础的智能问答模型 （2） 学名：篇章排序、阅读理解 （3） 数据：给出问题文本，判断材 ...
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2018-04-15 13:37:32
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基于 word2vec 和 CNN 的文本分类 ：综述 & 实践 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29076736 文本分类的算法 一、决策树（Decision Trees） 二、人工神经网络 准确度高 并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，鲁棒性好 联想记忆 神经网络 ...
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2018-04-08 22:40:25
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简介 GloVe是一种非常简单快速的训练词向量的算法。与复杂的word2vec相比，其是一个log双线性模型，仅通过一个简单的损失函数就能够得到很好的结果。 (1)J=∑i,jNf(Xi,j)(viTvj+bi+bj?log(Xi,j))2 其中，vi和vj是i和j的词向量，bi和bj是两个偏差项， ...
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2018-04-07 13:55:56
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首先把需要下载的东西都列出来 1. 语料：下载地址是https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2，或者在这里找https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/。这个文 ...
之前以为直接使用 就可以完成学习，后面发现和paper的意思不匹配，这一层是需要单独获取的。 先附上可以参考的链接: 1. "LSTM里Embedding Layer的作用是什么" 2. "http://www.cnblogs.com/iloveai/p/word2vec.html" 3. "原文" ...
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2018-04-01 16:03:26
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CountVectorizer和Tf-idfVectorizer构建词向量都是通过构建字典的方式，比如在情感分析问题中，我需要把每一个句子（评论）转化为词向量，这两种方法是如何构建的呢？拿CountVectorizer来说，首先构建出一个字典，字典包含了所有样本出现的词汇，每一个词汇对应着它出现的顺 ...
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2018-03-31 00:50:30
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一、音乐推荐 1、传统的方式：基于suprise 协同过滤（各种版本）、SVD、矩阵分解 2、基于word2vec，用每个歌单中的song_id，作为一个样本，训练song2vec向量，进而求取相似歌曲， 用户兴趣推荐，根据用户喜欢的歌曲，将时间轴权重，歌曲热度权重叠加到song2vec相似歌曲的相 ...
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2018-03-26 19:17:25
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用gensim函数库训练Word2Vec模型有很多配置参数。这里对gensim文档的Word2Vec函数的参数说明进行翻译。 class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min ...
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2018-03-20 12:49:07
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1、描述 Huffman编码，将字符串利用C++编码输出该字符串的Huffman编码。 Huffman树是一种特殊结构的二叉树，由Huffman树设计的二进制前缀编码，也称为Huffman编码在通信领域有着广泛的应用。在word2vec模型中，在构建层次Softmax的过程中，也使用到了Huffma ...
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编程语言 时间：
2018-02-26 13:19:32
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