1.单词的向量化表示 一般来讲，词向量主要有两种形式，分别是稀疏向量和密集向量。 所谓稀疏向量，又称为one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小N，向量的分量只有一个1，其他全为0，1的位置对应该词在词典中的索引。 至于密集向量，又称dis ...
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2017-11-04 18:01:10
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简介 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn，支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。 sklearn是Scipy的扩展，建立在NumPy和matplotl ...
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2017-11-03 14:19:59
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安装nltk.参考:http://www.cnblogs.com/kylinsblog/p/7755843.html NLTK是Python很强大的第三方库，可以很方便的完成很多自然语言处理（NLP）的任务，包括分词、词性标注、命名实体识别（NER）及句法分析。 下面介绍如何利用NLTK快速完成NL ...
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2017-10-31 18:40:53
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自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，包括： 1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。 2.信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如，时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。 ...
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2017-10-30 16:00:32
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回声消除AEC包含： 延时估计对齐+线性自适应滤波器+NLP(双讲检测、处理)+舒适噪声CNG 一、speex aec 1、没有NLP 2、只考虑实时DSP系统，即是没有延时对齐等 3、自适应滤波（MDF）使用双滤波器结构，自适应滤波器因子自动更新 二、webrtc aec 1、双讲检测没有，双讲时 ...
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2017-10-30 14:14:11
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（三）机器学习笔记之Scikit Learn的线性回归模型初探 ...
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2017-10-27 11:30:17
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跟着Bag of Words Meets Bags of Popcorn的初学者实例，敲了一遍代码。主要用到的是CountVectorizer，生成每个评论的词频向量，然后利用随机森林建立模型，对新的评论进行预测。提交之后，分数大概为0.84。 ...
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2017-10-24 11:34:57
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本文转自：http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-tensorflow.html 这节课由TA们介绍了TF里的几个基本概念（graph、variable、placeholder、session、fetch、feed），基本流程。然后现场敲代码演示如何在TF上跑线性回归和训练 ...
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2017-10-20 21:45:39
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本文转自：http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-9-nmt-models-with-attention.html 90年代出现了一种类似RNN的更复杂的框架： ...
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2017-10-20 21:42:05
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本文转自：http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-mt-lstm-gru.html 其中，带黑点的表示离散的向量表示，否则表示连续的向量空间。 3、使用深度RNN LSTM单元结构如下： 那时候的NN模型还是仅限于重新排序传统MT模型产生的结果，而最新的研究就是完全甩开了M ...
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2017-10-20 21:35:44
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