从马尔科夫链到隐马尔科夫模型 在前面几篇的内容里，我们介绍了马尔科夫链，下面我们接着来说说隐马尔科夫模型，它的英文全称是 Hidden Markov Model，也就是我们经常看到的 HMM 模型。隐马尔科夫模型是一种统计模型，它广泛地应用在语音识别、词性自动标注、概率文法等自然语言处理的各个应用领 ...
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2020-04-01 19:37:13
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深度神经网络压缩与优化研究 文献来源 :王征韬. 深度神经网络压缩与优化研究[D].电子科技大学,2017. 摘要 ：深度学习是近年来机器学习领域最有影响力的研究方向，在计算机视觉、自然语言处理的许多问题上都取得了突出的效果。深度学习的本质是大数据支撑下，由多层人工神经网络堆叠形成的信号处理系统，具 ...
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2020-04-01 19:14:20
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论文信息： "论文" 1. 概述 分布式表示在诸多自然语言处理系统中应用十分广泛，比如wrod2vec中每个单词被转换为一个全局向量。但这种方式忽略了单词的上下文信息，同一单词在不同的上下文中表示相同。因此近年来上下文嵌入方法风生水起，获得了快速发展和普遍关注。该论文就是对这些上下文嵌入方法的一篇综 ...
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2020-03-23 15:16:11
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内容简介 本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Fran?ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达 ...
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2020-03-19 21:54:02
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导读 从一开始的AlphaGo击败世界冠军、到今天的自然语言处理、自动驾驶等，这与机器学习之强化学习算法息息相关。这股技术热浪也在逐年上升中。本文通俗语言简洁强化学习原理，马尔科夫过程，以及深度强化学习的应用。 概论 随着近些年人工智能领域的发展，机器学习技术被分为监督学习、无监督学习和强化学习三大 ...
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2020-03-17 14:06:39
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1 列出几种文本特征提取算法 答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF (引用自:https://www.cnblogs.com/jiashun/p/CrossEntropyLoss.html) 信息: 由于概率I 是一个）0至1的值，所以当事件发生的概率越大时，信息量越小。 相对熵 ...
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2020-03-14 18:22:39
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1.概述 循环神经网络是一种能对序列数据进行精确建模的有力工具。实际上，循环神经网络的理论计算能力是图灵完备的。自然语言是一种典型的序列数据（词序列），近年来，循环神经网络及其变体在自然语言处理的多个领域，如语言模型、句法解析、语义角色标注（或一般的序列标注）、语义表示、图文生成、对话、机器翻译等任 ...
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2020-03-07 09:29:08
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介绍 在该节中我们将对用户产生的真实评论数据进行情绪分析。 知识点 文本分词 Word2Vec 方法 决策树分类 本文所涉及到情绪分析，又称为文本情绪分析，这是自然语言处理和文本挖掘过程中涉及到的一块内容。简而言之，我们通过算法去判断一段文本、评论的情绪偏向，从而快速地了解表达这段文本的原作者的主观 ...
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2020-03-06 12:54:09
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天的文章和大家聊聊文本分析当中的一个简单但又大名鼎鼎的算法—— TF idf 。说起来这个算法是自然语言处理领域的重要算法，但是因为它太有名了，以至于虽然我不是从事NLP领域的，但在面试的时候仍然被问过好几次，可见这个算法的重要性。 ...
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2020-03-04 10:03:47
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如果相似函数是cosine similarity，且A类比于B相当于C类比于“？” 该如何求“？” 首先求出sim(A,B) 然后令sim(C,?)=sim(A,B) 然后求出？，再找到与？相似性最大的向量e?。 或者求出sim(A,B)后，将其他向量逐一代入sim(C,?) 看看哪个与Sim(A, ...
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2020-03-04 00:26:04
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