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搜索关键字:自然语言处理    ( 901个结果
机器学习的定义及监督学习和无监督学习
机器学习定义         机器学习是人工智能的一个分支,目标是赋予机器一种新的能力。(专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。)机器学习的应用很广泛,例如大规模的数据挖掘(网页点击数据,医疗记录等),无人驾驶飞机、汽车,手写手别,大多数的自然语言处理任务,计算机视觉,推荐系统等。         机器学习有很多定义,广...
分类:其他好文   时间:2015-08-07 19:55:39    阅读次数:325
读《数学之美》第三章 统计语言模型
自然语言从产生开始,逐渐演变为一种基于上下文相关的信息表达和传递方式,在计算机处理自然语言时,一个最基本的问题就是为自然语言上下文相关的特性建立数学模型,叫做统计语言模型(Statistical Language Model),它是自然语言处理的基础,广泛应用于机器翻译、语音识别、印刷体或手写体识别、拼音纠错、汉字输入和文献查询等。 对于一句通顺的话,如果改变一些词的顺序,或替换掉一些词,它的意...
分类:编程语言   时间:2015-08-06 22:26:55    阅读次数:282
机器学习之实战朴素贝叶斯算法
贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类,而朴素贝叶斯分类可谓是里面最简单、入门的一种。首先关于贝叶斯定理,感觉简单而伟大,前些天一直在看吴军的数学之美(没看过的极力推荐)系列文章,看到自然语言处理从规则模型到统计模型转变的时候,语言的识别准确率上升好几个等级,以至于今天的语言识别到达很强大的地步,同时对于搜索引擎,网页搜索的准确率,也上升好多。这其中的最最重...
分类:编程语言   时间:2015-08-05 12:51:53    阅读次数:250
(转)机器学习经典书籍
入门书单《数学之美》PDF作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。《Programming Collective Intelligence》(《集体智慧编程》)PDF作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories...
分类:其他好文   时间:2015-08-04 09:18:36    阅读次数:118
哈工大LTP云平台标记含义及性能
从官网搬过来的 囧rz哈工大讯飞语言云 由哈工大 和科大讯飞 联合研发的中文自然语言处理云服务平台。结合了哈工大“语言技术平台——LTP” 高效、精准的自然语言处理核心技术和讯飞公司在全国性大规模云计算服务方面的 丰富经验,显著提升 LTP 对外服务的稳定性和吞吐量,为广大用户提供电信级稳定 性和支...
分类:其他好文   时间:2015-07-28 12:50:54    阅读次数:269
中文依存句法分析概述及应用
句法分析是自然语言处理领域的一个关键问题,如能将其有效解决,一方面,可对相应树库构建体系的正确性和完善性进行验证;另一方面,也可直接服务于各种上层应用,比如搜索引擎用户日志分析和关键词识别,比如信息抽取、自动问答、机器翻译等其他自然语言处理相关的任务。 短语结构和依存结构是目前句法分析中研究最...
分类:其他好文   时间:2015-07-28 12:44:38    阅读次数:1291
ime编程杂谈
很早之前,就想用vc+开发一款输入法。但我必须熟悉自然输入法原理。 自然语言处理的输入法作业成品没有做出来,但不想再在蛋疼的Win32上面耗费时间了,整理文档,记录一下心得,新手再来研究也不会迷路太远。...
分类:其他好文   时间:2015-07-23 15:59:54    阅读次数:499
隐马尔科夫模型的来龙去脉
作为应用广泛的一种统计模型(尤其是在自然语言处理(NLP)中),隐马尔科夫模型是非常值得一说的,本文就隐马尔科夫模型的原理和应用介绍进行说明。由于隐马尔科夫模型有着很多不同的具体算法实现,本文暂时跳过这部分内容,算法部分会另外写成一篇博文。马尔科夫链在语言模型及其实现中,我曾经简单地提到过马尔科夫链...
分类:其他好文   时间:2015-07-22 06:53:15    阅读次数:159
《立委随笔:机器学习和自然语言处理》
《立委随笔:机器学习和自然语言处理》 作者:李维有脚客介绍人工智能(AI)现状 ( http://rl.rockiestech.com/node/636 ),认为由于机器学习(ML)技术的长足进步,人工智能正进入繁荣期,并且开始成功用于自然语言处理(NLP). 除了调子过分乐观了一些,这是个不错的介...
分类:编程语言   时间:2015-07-21 16:44:15    阅读次数:210
Deep Learning for Nature Language Processing --- 第四讲(下)
A note on matrix implementations将J对softmax的权重W和每个word vector进行求导:尽量使用矩阵运算(向量化),不要使用for loop。模型训练中有两个开销比较大的运算:矩阵乘法f=Wx和指数函数expSoftmax(=logistic regression) is not very powerfulsoftmax只是在原来的向量空间中给出了一些lin...
分类:其他好文   时间:2015-07-04 22:20:10    阅读次数:283
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