基于机器学习和TFIDF的情感分类算法,详解自然语言处理

    华为云开发者社区2022-01-05 10:51:41.0
    数据清洗后 记得 小时候 守 电视机 前 等候 西游记 播出 挑 担 牵 马 翻山 涉水 两肩 双滑 熟悉 歌曲 耳边 响起 时 歌词 中 水 贵州 水 准确 说 贵州 黄果树瀑布 那一帘 瀑布 流进 童年 流连忘返 黄果树瀑布 瀑布 景区 包括 陡坡 塘 瀑布 天星桥 景区 黄果树 瀑布 黄果树 瀑布 有名 三.特征提取及TF-IDF计算 1.基本概念 权重计算是指通过特征权重来衡量特征项在文档表示中的重要程度;print(len(pre);print(len(pre);R_G = ZQ_G * 1.0 / CZ_G;#将文本中的词语转换为词频矩阵 矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频

    《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向:面试、笔试题集(5)

    shiter2021-12-22 17:47:27.0
    文本预处理 文本的表示技术 序列标注 文本预处理 文本预处理步骤主要包含哪些;因此存在词形还原、大小写转换、词干提取等预处理步骤;答∶格式统一、去噪、去停用词、大小写转换、去特殊符号、词形还原、分词、词性标注、句法分析、文本纠错、关键词提取等;文章大纲 文本预处理 文本的表示技术 序列标注 参考文献 本文按照自然语言处理的基本逻辑分类组织一批笔试面试常见问题;答∶中文的词语中间不存在空格

    百度王海峰:深耕自然语言处理近30年,推进AI融合创新

    百度大脑2021-12-22 16:11:46.0
    ▲ 百度首席技术官王海峰做客《对话》节目 王海峰在谈到; 百度AI开发者社区百度AI开发者社区;百度首席技术官王海峰做客央视财经频道《对话》节目;百度不仅提供技术;百度翻译可实现203种语言间的互译

    《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向:面试、笔试题集(4)

    shiter2021-12-21 23:20:29.0
    (P183) 答∶既然文本摘要可以当做分类或序列标注任务;3.如何将深度学习应用于抽取式文本摘要;2.抽取式文本摘要的传统方法有哪些;利用循环神经网络进行序列标注为"是"或"不是"核心句子;基于规则加人工的方法将源文中某些句子标注为摘要

    《自然语言处理实战入门》 文本检索 ---- 文本查询实例:ElasticSearch 配置ik 分词器及使用

    shiter2021-12-18 23:23:02.0
    Ik 分词器的使用 IK分析插件集成了Lucene IK analyzer;IK实现了简单的分词歧义排除算法;标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化;在2012版本中;IK Analyzer是一个开源的

    自然语言处理竞赛相关比赛项目、比赛经验、工具、算力平台资源分享

    lqfarmer2021-12-18 17:14:00.0
    当您查看本项目时可以按序查看竞赛流程对应的项目章节;同时您也可以在我们的notion中查看一些竞赛相关的内容;项目章节和notion对应的内容为分支;    本资源主要收录NLP竞赛经验贴、通用工具、学习资料等;本项目源于2020年7月一次竞赛的经历

    《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向:面试、笔试题集(3)

    shiter2021-12-17 21:23:15.0
    一个实体对是否存在关系;一步是判断一个实体对是否;存在哪种关系的工作;抽取出相关实体;将实体对输入

    《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向:面试、笔试题集(2)

    shiter2021-12-15 17:27:09.0
    为什么基于规则的自然语言处理方法应用逐渐减少;答∶基于规则的方法工作量大;比如一些早期的聊天系统只能在特定的领玻表现良好;文章大纲 自然语言处理基础知识 自然语言处理与机器学习、深度学习基础 参考文献 本文按照自然语言处理的基本逻辑分类组织一批笔试面试常见问题;希望你能用keyword 抓住面试官的心 自然语言处理基础知识 早期自然语言的处理思路可以分为哪两个流派

    [深度学习] 自然语言处理---Transformer原理(一)

    天空是很蓝2021-12-03 18:07:06.0
    其输入包含编码器的输出信息(矩阵 K 和矩阵 V );模型的输入部分由词向量(embedding)经位置编码(positional Encoding)后输入到Encoder和Decoder;我们根据序号来看 【1】将英文文本输入到输入到编码器的模型中去 【2】通过编码器得到我们的隐藏层特征 【3】我们输入<start>开始token 【4】解码器结合我们的隐藏层特征输出 为 【5】我们再将我们得到的 为 输出到解码器中 【6】解码器结合我们隐藏层特征会输出 什 【7】依次按照这种方式不断输入到解码器中;并得到整个输入序列经过Encoder端的输出;Transformer的输出向量可以用来做各种下游任务 Encoder端可以并行计算

    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:NLP on Transformers 101 GavinNLP星空对话机器人Transformer课程片段1:Transformer架构内部的等级化结构及其

    段智华2021-11-14 10:51:22.0
    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列;Transformer架构内部的等级化结构及其在NLP中的应用内幕 GavinNLP星空对话机器人Transformer课程片段1 Transformer架构内部的等级化结构及其在NLP中的应用内幕;混合使用各种类型的Embeddings来提供更好Prior信息其实是应用Bayesian思想来集成处理信息表达的不确定性、各种现代NLP比赛中高分的作品也大多;Encoder-Decoder架构、Multi-head注意力机制、Dropout和残差网络等都是Bayesian神经网络的具体实现;GavinNLP Transformer数学注意力及可视化 星空智能对话机器人的Gavin认为Transformer是拥抱数据不确定性的艺术

    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:NLP on Transformers 101 第10章: 明星级轻量级高效Transformer模型ELECTRA: 采用Generator-Discri

    段智华2021-11-11 20:26:26.0
    采用Generator-Discriminator的Text Encoders解析及ELECTRA模型源码完整实现 1;ELECTRA的Generator数学机制及内部实现详解 9;ELECTRA数据预处理源码实现及测试 15;Generator和Discriminator共享Embeddings数据原理解析 12;以Generator-Discriminator实现的ELECTRA预训练架构解析 5

    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:NLP on Transformers 101 第9章 ALBERT Pre-training模型及Fine-tuning源码完整实现、案例及调试

    段智华2021-11-11 20:16:06.0
    WordpieceTokenizer源码实现 5;LayerNorm源码实现 16;SOP正负样本源码实现 12;使用Adam进行优化源码实现 21;Padding操作源码 9

    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:NLP on Transformers 101 第7章 BERT Fine-tuning源码完整实现、调试及案例实战

    段智华2021-11-11 20:05:25.0
    基于Movie数据的BERT Fine-tuning案例完整代码实现、测试及调试;Model源码实现、测试、调试 7;BERT Fine-tuning源码完整实现、调试及案例实战 1;BERT Model微调的数学原理及工程实践 8;BERT Model参数Frozen数学原理及工程实践 9

    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:NLP on Transformers 101第4章

    段智华2021-11-10 19:27:48.0
    NLP on Transformers 101第4章 目录 Autoregressive Language Models Autoencoding Language Models数学原理 星空智能对话机器人系列博客 Autoregressive Language Models 第4章;Autoregressive Language Models之GPT-1、2、3解析及GPT源码实现 1;neutral、contradiction、entailment、multi-label、QA等 4;Semantic similarity、document classification、textual entailment等 5;Decoder-Only Stack数学原理及架构解析 3

    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:NLP on Transformers 101第三章

    段智华2021-11-09 12:34:32.0
    NLP on Transformers 101 第三章 NLP on Transformers 101 (基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程) One Architecture;One Course; 101章围绕Transformer而诞生的NLP实用课程  5137个围绕Transformers的NLP细分知识点  大小近1200个代码案例落地所有课程内容  10000+行纯手工实现工业级智能业务对话机器人  在具体架构场景和项目案例中习得AI相关数学知识  NLP大赛全生命周期讲解并包含比赛的完整代码实现 在Gavin看来;One Universe 本课程以Transformer架构为基石、萃取NLP中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工业级智能业务对话机器人所需要的全生命周期知识点展开;学习完成后不仅能够从算法、源码、实战等方面融汇贯通NLP领域NLU、NLI、NLG等所有核心环节

    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:NLP on Transformers 101第二章

    段智华2021-11-09 12:21:08.0
    NLP on Transformers 101 第二章 NLP on Transformers 101 (基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程) One Architecture;One Course; 101章围绕Transformer而诞生的NLP实用课程  5137个围绕Transformers的NLP细分知识点  大小近1200个代码案例落地所有课程内容  10000+行纯手工实现工业级智能业务对话机器人  在具体架构场景和项目案例中习得AI相关数学知识  NLP大赛全生命周期讲解并包含比赛的完整代码实现 在Gavin看来;One Universe 本课程以Transformer架构为基石、萃取NLP中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工业级智能业务对话机器人所需要的全生命周期知识点展开;学习完成后不仅能够从算法、源码、实战等方面融汇贯通NLP领域NLU、NLI、NLG等所有核心环节

    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:Gavin大咖 Transformer 101问答集 第一问

    段智华2021-11-01 21:22:16.0
    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列;Transformer 101问答集 第一问 Gavin大咖;Gavin大咖 Transformer 第一问 Transformer中的可训练Queries、Keys和Values矩阵从哪儿来;送个全世界不同国家的Transformer学习者、大学、研究机构、工业界等一份通用的礼物 目录 Gavin大咖 Transformer 金句 Gavin大咖 Transformer 第一问 星空智能对话机器人系列博客 Gavin大咖 Transformer 金句 Gavin;就是AI核心的核心

    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:业界动态信息分享 自然语言处理中的小样本学习

    段智华2021-10-14 21:21:30.0
    业界动态信息分享 自然语言处理中的小样本学习 自然语言处理中的小样本学习;如何使用三行代码提升模型效果 1、小样本学习发展历程概览及分类图解 2、Prompt Tuning 三种典型算法详解 3、三行代码显著提升小样本学习效果;自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列

    《基于混合方法的自然语言处理》译者序

    半吊子全栈工匠2021-09-23 21:00:00.0
    自然语言处理中基于数据驱动的方法主要包括传统的机器学习以及当前广受关注的深度学习;知识图谱就是从文本中抽取语义和结构化的数据;其中面向知识表示和基于数据驱动的两种方法是其中的主要代表;在面向知识表示的方法中;神经网络模型与知识图谱的结合》一书

    自然语言处理---情感分析(1)【baseline 从RNN开始】

    搬运代码打工人2021-09-15 17:18:34.0
    predictions = model(batch.text).squeeze(1);在整个 epoch 中取平均值. len可以得到epoch中的batch数 当然在计算的时候;{ len(train_data)}');def train(model;self.rnn = nn.RNN(embedding_dim

    [深度学习] 自然语言处理---Transformer 位置编码介绍

    天空是很蓝2021-09-14 19:50:56.0
    而是包含句子中特定位置信息的d维向量(非常像词向量)第二;而是用这个向量让每个词具有它在句子中的位置的信息;Positional Encoding(位置编码)是Transformer模型中很重要的一个概念;位置编码需要将词序信息和词向量结合起来形成一种新的表示输入给模型;位置编码(Positional Encoding)是一种用词的位置信息对序列中的每个词进行二次表示的方法

    [深度学习] 自然语言处理 ----- Attention机制中的Q,K,V介绍

    天空是很蓝2021-09-14 13:38:32.0
    我们知道K和Q的点乘是为了得到一个attention score 矩阵;由于计算Q、K、V的矩阵是可以学习的;使用Q和K计算了相似度之后得到score;因此网络可以自己学习出要怎么样安排Q、K、V;K和Q的点乘是为了计算一个句子中每个token相对于句子中其他token的相似度

    NLP免费-自然语言处理中词向量表示算法概述

    lqfarmer2021-09-12 11:22:13.0
    NLP免费新书-《自然语言处理中词向量表示算法概述》分享     本书主要讲解自然语言处理中词向量表示相关的技术;NLP免费新书-《自然语言处理中词向量表示算法概述》分享 往期精品内容推荐 年薪达不到23.5万全额退款&nbsp;例如词义、句子和文档以及图形结构的词向量;词向量一直是自然语言处理领域的主流技术之一;词向量技术最初集中在单词上

    自然语言处理实战精品-基于Python自然语言处理实战

    lqfarmer2021-09-12 11:12:51.0
    自然语言处理实战精品书籍-《基于Python自然语言处理实战》免费分享 往期精品内容推荐 图宾根大学-《深度概率模型数据压缩》课程(2021) 视频及ppt分享 机器学习必看经典教材-《统计机器学习(数据挖掘、推理和预测)核心元素》最新版免费分享 21年机器学习必读书籍-《模式;自然语言处理实战精品书籍-《基于Python自然语言处理实战》免费分享 作者 Delip Rao 和 Brian McMahon 为你提供了 NLP 和深度学习算法的扎实基础知识;学习计算图和监督学习模型 掌握 PyTorch 优化tensor操作库的基础知识 学习传统的 NLP 概念和方法 学习构建神经网络所涉及的基本思想 使用embedding来表示单词、句子、文档和其他特征 探索序列预测并生成序列到序列模型 学习构建生产 NLP 系统的设计模式 本书目录 内容截图  bshq;评微信的GraphTR模型 机器学习基础教材-《统计学习与数据分析介绍》免费pdf分享 AI从业这必读报告-《2020年人工智能状况报告》免费pdf分享;并演示了如何使用 PyTorch 构建模型代码

    自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:Facebook StarSpace框架案例数据加载

    段智华2021-09-05 21:36:49.0
    Facebook StarSpace框架案例数据加载 目录 Facebook StarSpace 案例脚本 Facebook StarSpace 案例数据 AG 新闻主题分类数据集简介 标签类别文件 训练数据文件 测试数据文件 星空智能对话机器人系列博客 Facebook StarSpace 案例脚本 先看一下Facebook StarSpace官方源码中提供的一个示例代码 classification_ag_news.sh脚本文件;# Copyright (c) Facebook;自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列;Inc. and its affiliates.;# This source code is licensed under the MIT license found in the

    pytorch-sequencelabeling是一个支持softmax、crf、span等模型,注于序列标注(命名实体识别、词性标注、中文分词)的轻量级自然语言处理工具包,包含数据与实验

    Macropodus2021-08-29 12:49:09.0
    model_config["corpus_type"] = "DATA-CONLL"# 语料数据格式;包括中文分词cws、词性标注pos、命名实体识别ner…等标注数据;比赛数据 实体识别 CCKS 2021 中文NLP地址要素解析;中文新闻实体识别数据集(MSRA-NER-2005);标注数据集由训练集、验证集和测试集组成

    【周末送新书】基于BERT模型的自然语言处理实战

    kaiyuan_sjtu2021-08-21 11:25:00.0
    快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务;这使得BERT模型刷新了11项NLP任务处理的纪录;BERT模型还使用了一种特别的训练方式(先预训练;BERT模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理(Natural Language Processing;这4种场景也是BERT模型所适用的主要场景

    《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型的使用 使用bert 进行文本分类(ALBERT)

    shiter2021-06-20 20:05:19.0
    //github.com/songyingxin/Bert-TextClassification 使用Bert预训练模型文本分类(内附源码)机器之心 https;使用keras-bert实现文本多标签分类任务 https;文章大纲 bert 简介 bert 文本分类参考流程 albert 简介 参考文献 bert 简介 bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型;//www.jiqizhixin.com/articles/2019-03-13-4 如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类;对于文本分类任务

    《自然语言处理实战入门》第二章:NLP 前置技术(机器学习) ---- Gensim

    shiter2021-05-15 16:59:21.0
    Gensim started off as a collection of various Python scripts for the Czech Digital Mathema;Generate Similar

    Jiagu自然语言处理工具

    Yener2021-05-07 15:59:42.0
    words = jiagu.seg(text) # 分词;words = jiagu.seg(text) # 自定义分词;print(summarize) 新词发现 import jiagu;pri

    自然语言处理中的Character Embedding技术

    土豆洋芋山药蛋2021-04-26 10:59:18.0
    字符的嵌入只有少量的向量;它比word2vec嵌入更好地处理不频繁的单词;Tomas Mikolov提出了word embedding技术来更好的表示一个单词的向量;提出的模型包括256个向量(包括52个字符;包括26个英文字母、10个数字、33个特殊字符和换行字符

    NLP自然语言处理系列-词汇挖掘与实体识别

    段智华2021-02-28 16:03:49.0
    NLP自然语言处理系列-词汇挖掘与实体识别 词汇挖掘 关键词提取 同义词挖掘 缩略词挖掘 新词挖掘 实体识别(NER) 基于概率图模型 基于深度学习 基于CRF的NER 基于bert+bilstm+crf的NER 目录 关键词提取 主题模型 PageRank TextRank 智能摘要案例 同义词挖掘 缩略词挖掘 新词挖掘 新词挖掘实战 基于频次的新词挖掘 基于自由疑固度以及左右邻字熵的新词挖掘 《红楼梦》的新词挖掘实战 关键词提取

    《自然语言处理实战入门》 ---- NLP方向:面试、笔试题集(1)

    shiter2021-02-05 16:33:52.0
    1. 上来直接做题型 代表公司华为;文章大纲 面试技巧 优秀题目 -- 套题1 [选择题] 优秀题目 -- 套题2 1. 机器学习泛化能力评测指标(性能度量)都有哪些;分类问题 回归问题 翻译问题 2. pytorch 和 tensorflow 的区别 3. 过拟合与欠拟合 4.评价指标的局限性 5.ROC曲线 6.余弦距离的应用 7.A/B测试的陷阱 8.模型评估的方法 9.超参数调优;这个没啥说的;参考文献 面试技巧 作者我也面试了很多公司

    自然语言处理——命名实体识别

    愤怒的可乐2021-01-11 23:05:33.0
    mem_tag_r = tag_encoder.transform(mv_tagger.predict([sentence[i+1][0]]))[0] #预测的标签;这里不仅考虑到了每个单词的词性、标签;true_pos_r = pos_encoder.transform([sentence[i+1][1]])[0] #实际的词性;The professor Colin proposed a(停止词) model for NER in 1999;特征工程 提取每个单词的最简单的特征

    《自然语言处理实战入门》CNN与中文文本分类

    shiter2020-12-29 20:19:45.0
    文章大纲 CNN ( Convolutional Neural Networks)简介 卷积神经网络概述 什么是卷积 卷积神经网络结构 1.数据输入层 2.卷积层 3.激活层 4.池化层 5.全连接层 卷积神经网络三大核心概念 1.稀疏交互 2.参数共享 3.等变表示 TextCNN 原理简介 超参数 改进思路与优缺点 实现样例 tf keras 相关函数简介 数据集 参考文档

    AI之NLP:自然语言处理技术简介(是什么/学什么/怎么用)、常用算法、经典案例之详细攻略(建议收藏)

    一个处女座的程序猿2020-12-06 15:22:43.0
    利用word2vec对20类新闻文本数据集进行词向量训练、测试(某个单词的相关词汇) NLP之NB&GBT;朴素贝叶斯NB的先验概率之Dirichlet分布的应用 NLP之TM;基于朴素贝叶斯(count/tfidf+网格搜索+4fCrva)、梯度提升树(w2c+网格搜索+4fCrva)算法对IMDB影评数据集进行文本情感分析(情感二分类预测) NLP;自然语言处理技术简介(是什么/学什么/怎么用)、常用算法、经典案例之详细攻略(建议收藏) 目录 NLP是什么;利用LDA算法瞬时掌握文档的主题内容—利用希拉里邮件数据集训练LDA模型并对新文本进行主题分类 3.12、NLP中常用的深度学习算法 神经网络模型 多输出层模型 反向传播算法 最优化算法 丢弃法 激活函数 实现BP算法 词嵌入算法 训练词向量实践 朴素Vanilla-RNN LSTM网络 Attention机制 Seq2Seq模型 图模型 深度学习平台 问答机器人 推荐文章 NLP之WE之CBOW&Skip-Gram

    《自然语言处理实战入门》 文本检索 ---- Kibana 基本操作

    shiter2020-10-18 00:06:22.0
    您可以使用 Kibana 对 Elasticsearch 索引中的数据进行搜索、查看、交互操作;简要介绍kibana功能 Dev tools – 控制台 控制台的功能对应为kibana主界面左侧扳手状的小图标;控制台插件提供一个用户界面来和 Elasticsearch 的 REST API 交互;您可以分分钟完成 Kibana 的安装并开始探索 Elasticsearch 的索引数据 — 没有代码、不需要额外的基础设施;文章大纲 简介 Dev tools -- 控制台 可视化与仪表盘 参考文献 简介 Kibana 是一款开源的数据分析和可视化平台

    中文医疗领域自然语言处理相关数据集、经典论文资源蒸馏分享

    lqfarmer2020-10-03 23:52:57.0
    本资源主要整理医疗中文自然语言处理相关的评测数据集、论文等相关资源;      4.中文医学问答数据集     数据集描述;本子任务的数据集包括训练集(非目标场景和目标场景的标注数据、各个场景的非标注数据)和测试集(目标场景的标注数据          2.瑞金医院糖尿病数据集     数据集描述;本次评测任务的主要目标是针对中文的疾病问答数据;通过其他场景的标注数据及非标注数据进行目标场景的识别任务

    深度学习(自然语言处理)RNN、LSTM、TextCNN

    忆_恒心2020-09-26 17:29:40.0
    1.从RNN到LSTM 1.1 RNN 1.2 LSTM模型 1.2.1遗忘门(forget gate) 1.2.2 输入门 1.2.3 输出门 1.3 使用循环神经网络模型 2 textCNN 2.1 需要解决的问题;1.从RNN到LSTM被存放在细胞状态中;遗忘门控制着历史信息中有多少信息流入到当前计算中 1.3 使用循环神经网络模型 在这个模型中;并对输入分别做卷积运算----可以使用⼀维卷积来表征时序数据 对输出的所有通道分别做时序最大化;只不过RNN处理时间序列数据

    自然语言处理(NLP):08-02 CNN文本分类论文讲解及TextCNN原理

    aiwen21002020-09-06 20:36:54.0
    预训练词向量进行初始化;可以得到一个特征图(feature map) c ∈ ℜ n − h + 1 c\in\Re^{n-h+1} c∈ℜn−h+1;在训练过程中固定 (CNN-static) 模型使用预训练的word2vec初始化Embedding layer;并且调整 a a a使得随机初始化的词向量和预训练的词向量保持相近的方差;W ∈ ℜ h k W\in\Re^{hk} W∈ℜhk 通过一个filter作用一个词窗口提取可以提取一个特征 c i c_i ci​

    自然语言处理——TF-IDF文本表示

    愤怒的可乐2020-08-11 23:20:49.0
    s1 = '今天上NLP课程';1 4 ⋅ log ⁡ 3 2 \frac{1}{4} \cdot \log \frac{3}{2} 41​⋅log23​ S 1 S_1 S1​的单词数为 4 4 4;s2 = '今天的课程有意思';TF-IDF代码实现 word_dic = ['今天';word_dic = ['今天'

    自然语言处理——文本的表示

    愤怒的可乐2020-08-10 20:27:57.0
    句子的表示 有了单词的表示;有了单词和句子的表示;单词的表示 首先来看下单词的表示;因为这两个句子中每个单词只出现了一次;这种表示方法没有考虑单词出现的次数

    自然语言处理(NLP):24基于文本语义的智能问答系统

    aiwen21002020-08-05 20:13:52.0
    通过深度学习模型判断问题与答案的匹配得分 使用BERT模型特征提取并判断问题相似度 使用检索引擎Faiss索引构建和检索 构建在线FAQ问答系统 0-1 学什么 结合Faiss和bert提供的模型实现了一个中文问答系统;文章目录 0 开篇介绍 0-1 学什么 0-2 在线系统DEMO 1 对话系统整体简介 1-1 对话系统概念 1-1-1 不同对话任务对比 1-1-2 检索式对话系统 1-1-3 生成式对话系统 1-1-4 任务型对话系统 1-2 对话系统关键技术 1-2-1 相关工具 1-2-2 检索式相关技术介绍 1-2-3 生成式相关技术介绍 1-2-4 任务型相关技术介绍 1-3 智能客服调研分析 1-3-1 调研分析 1-3-2 智能客服的优势 1-3-3 如何设计智能客服系统 1-4 阿里小蜜介绍 1-4-1 智能客服发展阶段 1-4-2 人机交互基本流程 2 应用场景介绍 2-2 文本搜索场景 2-3 论坛相似问答系统 2-4 智能对话闲聊系统 3 问答系统发展现状 3-1 智能问答常用解决方案 3-2 传统文本匹配方法存在问题 3-3 深度学习文本匹配 4 问答系统关

    【杂谈】如何使用有三AI生态学习计算机视觉和自然语言处理等内容

    言有三2020-08-04 17:22:52.0
    内容组和项目组 学习的目标不是为了学习;业界首次深入全面讲解深度学习人脸图像算法 有三AI知识星球社区 微信公众号文章有2个缺陷;《深度学习之人脸图像》;星球里面的内容是微信公众号内容板块的升级并且两者不重叠;附赠资源和代码开源问题 《深度学习之人脸图像》是业界首本系统性讲述人脸各个方向中的深度学习算法的书籍

    自然语言处理——分词算法

    愤怒的可乐2020-07-26 13:16:03.0
    然后出现 w 2 w_2 w2​的概率;'我们/经常/有意见/分歧'.split('/')) #句子2的概率;'天安门'] #自定义词典;w_4) P(w5​∣w1​;P ( w i ∣ w 1 w 2 ⋯ w i − 1 ) ≈ P ( w i ∣ w i − ( n − 1 ) ⋯ w i − 1 ) (3) P(w_i|w_1w_2\cdots w_{i-1}) \approx P(w_i|w_{i-(n-1)} \cdots w_{i-1}) \tag{3} P(wi​∣w1​w2​⋯wi−1​)≈P(wi​∣wi−(n−1)​⋯wi−1​)(3) 有了上面的知识

    [深度学习] 自然语言处理 --- Huggingface-Pytorch中文语言Bert模型预训练

    天空是很蓝2020-07-23 11:55:45.0
    主要有三个常见的中文bert语言模型 bert-base-chinese roberta-wwm-ext ernie   1 bert-base-chinese (https;huggingface项目中语言模型预训练用mask方式如下;在领域内无监督数据进行语言模型预训练很简单;//github.com/brightmart/roberta_zh 使用pytorch进行中文bert语言模型预训练的例子比较少;//huggingface.co/bert-base-chinese) 这是最常见的中文bert语言模型

    自然语言处理(NLP):22 BERT中文命名实体识别

    aiwen21002020-06-16 15:25:36.0
    (1)工业界场景-> 学术界 NER 论文-> BERT 实现 NER 方案以及源码分析 (2)预料数据-> 业务数据可视化分析-> 标准数据格式转换-> 模型训练-> 在线预测-> 序列标准任务优化和拓展 文章目录 命名实体识别初识 工业界应用场景 简历自动检索系统 电子病例命名实体识别 聊天机器人的对话系统 学术界论文方案解读 BiLSTM-CRF vs Att-BiLSTM-CRF 论文 BiLSTM-CRF baidu Att-BiLSTM-CRF BERT vs BERT-CRF 论文 BERT 论文 BERT-CRF 论文 BERT 源码分析 NER 项目准备 NER 评估标准 BERT 预训练模型下载 BERT CRF 模块 transformers 数据分析可视化 CoNLL2003 数据集项目 CoNLL2003 数据集[1] 数据预处理 原始数据处理 特征工程 模型训练 在线服务预测 在线服务启动 在线文本预测 预测代码分析 航空旅游数据集项目 ATIS 数据集分析 ATIS 模型训练 ATIS 模型预测 MSRA 新闻数据集项目 数据分析 NER 模型训练 NE

    自然语言处理(NLP):21 音乐领域NLP比赛-语义理解NER应用(小数据集BERT快速验证)

    aiwen21002020-06-16 14:58:01.0
    (这里每个标签给出3个数据进行slot抽取) song=['大西安';音乐领域槽填充 用户的某条话语(utterance)被标注为音乐领域意图后;测试数据集效果 05/19/2020 13;主要内容 任务描述介绍 领域意图识别判断 槽位填充 数据预处理 预料中有多种标签;tag=['佛歌'

    自然语言情感分析

    HeisenbergWDG2020-06-11 11:09:18.0
    当循环神经网络阅读过整个句子之后;循环神经网络开始从左到右阅读这个句子;空白+我+爱+人工;我们在使用神经网络处理句子的时候;我们通常会把这个句子进行截断

    自然语言处理(NLP):20 基于知识图谱的智能问答系统

    aiwen21002020-06-10 15:26:42.0
    - 2.2.2-构建实体识别训练数据;实体-属性名称-属性数值 entity;属性数值 - 5.1.3-数据导入知识库 我们直接把知识库;- 2.2.3-构建属性识别训练数据;{} - {} - {}' .format(entity

    自然语言处理(NLP):17 Transformer模型解读

    aiwen21002020-06-03 14:50:41.0
    未训练的模型输出随机值;假设模型已知有 1 万个单词(输出的词表)从训练集中学习得到;Transformer的解码器 encoder 最后一层会输出 attention vectors K 和 V;Thinking 最后通过 self.attention 后向量表示;每个 attention head 最终都产生了一个 matrix 表示这个句子中的所有词向量

    一文看懂自然语言处理-NLP(4个典型应用+5个难点+6个实现步骤)

    无崖子02020-05-14 08:37:51.0
    NLP 的4个典型应用 一文看懂自然语言处理-NLP(4个典型应用+5个难点+6个实现步骤) 情感分析 互联网上有大量的文本信息;一文看懂自然语言处理-NLP(4个典型应用+5个难点+6个实现步骤) 不同的语言之间是无法沟通的;可以看看这篇文章《 一文看懂自然语言理解-NLU(基本概念+实际应用+3种实现方式) 》 自然语言生成 – NLG 一文看懂自然语言处理-NLP(4个典型应用+5个难点+6个实现步骤) NLG 是为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟;一文看懂自然语言处理-NLP(4个典型应用+5个难点+6个实现步骤) 自然语言理解的5个难点;可以看看这篇文章《 一文看懂自然语言生成 - NLG(6个实现步骤+3个典型应用) 》 NLP 的5个难点 一文看懂自然语言处理-NLP(4个典型应用+5个难点+6个实现步骤)

    按主题分类的自然语言处理文献大列表

    Drchen_AI2020-05-07 15:13:55.0
    A Globally Normalized BERT Model for Open-domain Question Answering (EMNLP2019) Learning to Retrieve Reasoning Paths over Wikipedia Graph for Question Answering (ICLR2020) Learning to Ask Unanswerable Questions for Machine Reading Comprehension (ACL2019) Unsupervised Question Answering by Cloze Translation (ACL2019) Reinforcement Learning Based Graph-to-Sequence Model for Natural Question Generation A Recurrent BERT-based Model for Question Generation (EMNLP2019 WS) Learning to Answer by Learni

    人工智能中神经网络与自然语言处理共生关系_CodingPark编程公园

    TEAM-AG2020-04-13 08:04:29.0
    从图中可以看循环神经网络的输出不仅依赖于输入x;进行神经网络模型的训练时;可使用sigmoid等其他函数 输入为实数向量 可以学习的模型 3;输出为词向量;训练的起点是使用神经网络去搭建语言模型实现词的预测任务

    自然语言处理(NLP): 12 BERT文本分类

    aiwen21002020-04-08 23:03:57.0
    print('模型训练开始;"%.3f" % loss.item();"%.3f" % loss.item();# 初始化BERT 预训练的模型;# 5. 模型训练

    自然语言处理(NLP):11 SelfAttention和transformer Encoder情感分析

    aiwen21002020-04-06 19:41:09.0
    query = query * mask #[batch_size;mask.shape) #[batch_size;('[torch.LongTensor of size 64x9]';mask= mask.unsqueeze(2)#[batch_size;inputs.shape) #[batch_size

    Paper之ACL&EMNLP:2009年~2019年ACL计算语言学协会年会&EMNLP自然语言处理的经验方法会议历年最佳论文简介及其解读

    一个处女座的程序猿2020-02-29 23:17:22.0
    SQuAD 2.0数据集是自然语言理解任务中对现有模型的一个挑战;研究结果 文章评估了三种现有的模型架构在两个数据集上的表现;从而为各种任务(如回答问题和语言推断)创建最先进的模型;而且在训练过程中通过模型从预测序列中提取上下文词;研究方法 文章设计了一个高效的利用语言信息有效执行端到端语义角色标注任务的神经网络模型

    NLP:《NLP Year in Review 2019&NLP_2019_Highlights》2019年自然语言处理领域重要进展回顾及其解读

    一个处女座的程序猿2020-02-23 23:32:07.0
    深度强化学习仍然是人工智能领域中最广泛讨论的话题之一;谷歌人工智能研究人员和其他研究人员合作使用BERT模型来提高对搜索的理解;该研究小组的更多工作包括教授人工智能系统如何使用自然语言进行规划;在领先的人工智能、机器学习和机器人领域使用与伦理相关的研究;这项工作提供了一个详细的分析比较NLP转移学习方法和指导NLP的从业者

    自然语言处理之Attention大详解(Attention is all you need)

    Miracle80702020-02-20 23:06:28.0
    每个字经过多头注意力机制之后会得到一个R矩阵;顶端编码器的输出之后会变转化为一个包含向量K(键向量)和V(值向量)的注意力向量集(也就是编码器最终输出的那个从多角度集自身与其他各个字关系的矩阵;这个 d k d_k dk​表示的是 K K K矩阵的向量维度;会得到Why do we work这四个词的位置信息;而每一个位置在 e m b e d d i n g   d i m e n s i o n embedding \ dimension embedding dimension维度上都会得到不同周期的 s i n sin sin和 c o s cos cos函数的取值组合

    自然语言处理(NLP):08 PyTorch深度学习之LSTM微博评论情感分析

    aiwen21002020-02-11 20:16:42.0
    RNN 只有一个传递状态 h t h_t ht​ LSTM有两个传递状态 c t c_t ct​(cell state) 和 h^t (hidden state);​\r\n 0 2 有朋友真好喔 朋友有我也真好四月快结束了 一切就都重新开始吧 ​\r\n 1 3 今天去UT买周刊少年jump50周年合作款、帮朋友抢了4件之后又返回来、才发现小排球;而nn.RNN 输出hidden state 我们LSTM 最后hidden state 有两个组件;在pytorch中可以使用nn.LSTM (替换nn.RNN);维度大小是hidden dim size 的两倍 实现Bi-directional RNN 可以在RNN/LSTM 中num_layers and bidirectional 参数设置 nn.Dropout 实现了dropout层

    《自然语言处理实战入门》第三章 :中文分词原理及相关组件简介 ---- 分词算法原理

    shiter2020-02-07 09:32:18.0
    文章大纲 0.内容梗概 分词算法介绍 语言模型 HMM CRF 结构化感知器 开源实现 bi LSTM 开源实现 维特比算法 汉语分词技术----以jieba 分词为例 Jieba分词的特点 分词算法 未登录词识别与词性标注 未登录词识别 词性标注 参考文献 0.内容梗概 《自然语言处理实战入门》第三章 内容目录 中文分词原理及相关组件简介 之 ---- 汉语语言学

    《自然语言处理实战入门》第三章 :中文分词原理及相关组件简介---- 汉语分词领域主要分词算法、组件、服务(下)

    shiter2020-01-25 01:07:22.0
    文章大纲 0.内容梗概 3. NLP 云厂商 3.1 百度语言处理基础技术 简介 特点 、服务范围 调用样例 3.2 PaddleNLP 3.3 腾讯NLP 简介 特点、服务范围 调用样例 3.4 阿里 NLP 简介 特点、服务范围 调用样例 3.5 其他知名NLP 服务提供商 boson 服务 场景 华为云 服务 场景

    [深度学习] 自然语言处理 --- 从BERT, XLNet, RoBERTa, ERNIE2到ALBERT2

    天空是很蓝2020-01-11 10:13:47.0
    利用更好的参数来训练模型;BERT有两种主要训练好的模型;训练出更小但效果更好的模型;或者通过BERT已经训练好的模型去动态地去得出上下文中的词向量;因为整个训练过程并不是利用语言模型方式来训练的

    [深度学习] 自然语言处理 --- ALBERT 介绍

    天空是很蓝2020-01-06 18:28:22.0
    该模型的参数量较 Bert-large 提升了一倍;更大的模型 ALBERT-xxlarge(H=4096)参数量也仅有 233M;  四、ALBERT的实验结果 最后作者又总结了一遍论文中提出的模型——ALBERT-xxlarge 的强大性能(使用了 Bert、XLNet 和 RoBERTa 的训练数据);4. dropout的移除 在ALBERT的实验中作者提到对掩码任务和下游任务取消dropout都带来了提升;鲸鱼大脑的绝对体积和重量都要超过人类

    [深度学习] 自然语言处理 --- Bert开发实战 (Transformers)

    天空是很蓝2020-01-06 17:14:24.0
    #['[CLS]';将 token 映射为 id >>> tokenizer.convert_tokens_to_ids(['[CLS]';指定对哪些词进行self-Attention操作 print(tokenizer.encode('我不喜欢你')) #[101;'[SEP]';['[CLS]'

    自然语言处理面试基础

    蔚12020-01-01 23:30:03.0
    深度学习主要应用神经网络模型;5. 应用深度学习的一般流程和基本概念汇总 当我们用深度学习模型解决问题时;layer_size[l-1]) 但这个方法在训练深度神经网络时可能会造成两个问题;自己也可以学习到机器翻译模型的构建方法;而深度学习却可以通过使用深度多层的模型结构和端到端的学习算法来克服上述困难

    [深度学习] 自然语言处理--- 基于Keras Bert使用(上)

    天空是很蓝2019-12-23 18:29:51.0
    # ['[CLS]';# ['[CLS]';5])   text1 = '语言模型';text = '语言模型';token_ids[3] = token_ids[4] = token_dict['[MASK]']

    《自然语言处理实战入门》 第一章: 自然语言处理(NLP)技术简介

    shiter2019-12-19 01:09:11.0
    文章大纲 本节课程导览 1.自然语言处理(NLP)简介 1.1 NLP 前置技术 1.2 NLP 基础技术 1.3 NLP 核心技术 1.4 NLP+(高端技术) 1.5 NLP主要内容总揽 1.6 发展历程与趋势 2.知名NLP服务系统与开源组件简介 2.1 单一服务提供商 2.1.1 汉语分词系统ICTCLAS 2.1.2 哈工大语言云(Language Technology Platform;LTP) 2.1.3 HanLP 2.1.4 BosonNLP 2.2 云服务提供商 2.2.1 Amazon Comprehend 2.2.2 阿里云NLP 2.2.3 腾讯云NLP 2.2.4 百度语言处理基础技术 2.3 NLP开源组件简介 2.3.1 NLTK 2.3.2 Jieba分词 2.3.3 ICTCLAS 2.3.4 Gensim 3.我国NLP 发展 参考文献 大家好;基础技术主要是对自然语言中的基本元素进行表示和分析;中文分词 词性标注 命名实体识别 关键词提取 自动摘要 短语提取 拼音转换 简繁转换 文本推荐 依存句法分析 文本分类 情感分析 文本聚类 word2v

    [深度学习] 自然语言处理 --- NLP入门指南

    天空是很蓝2019-12-15 11:01:55.0
    词袋模型是对文本(而不是字或词)进行编码;I like deep learning. I like NLP. I enjoy flying. 备注;而ELMO模型进行训练的词向量可以解决多义词的问题;ELMO word2vec 和 glove 算法得到的词向量都是静态词向量(静态词向量会把多义词的语义进行融合;而像训练词向量就不需要

    自然语言处理深度生成模型相关资源、会议和论文分享

    lqfarmer2019-12-13 23:09:12.0
        本资源整理了自然语言处理相关深度生成模型资源;Alexander M. Rush       Recurrent Neural Network Grammars. NAACL 16     Chris Dyer;A Probabilistic Perspective. Kevin P. Murphy. 2012   深度生成模型     分享一些DGMS相关不错的资源;slides       Latent Normalizing Flows for Discrete Sequences. ICML 2019.     Zachary M. Ziegler and Alexander M. Rush      Reflections and Critics     需要补充更多论文     Do Deep Generative Models Know What They Don't Know;David M. Blei       结构推理     这部分整理结构推理相关的工作

    [深度学习] 自然语言处理 --- BERT模型原理

    天空是很蓝2019-12-12 16:34:14.0
    我们将学习如何在NLP任务中使用BERT的Embedding;就可以对预训练的BERT模型进行微调;BERT还接受了下一个句子预测任务的训练;这些Embedding被用来训练下游NLP任务的模型;我们要么训练语言模型预测句子中的下一个单词(GPT中使用的从右到左的上下文)
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