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标签 > 自然语言处理
自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
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自然语言处理(NLP)在语音和文本方面的改进将助力主流技术的发展。例如以人类自然发音朗读电子邮件时,如果用户对电子表格中的数据提出质疑,Excel会自动...
基于深度学习的推荐算法大部分都存在不同程度的数据集缺失和源码缺失
不同工作采用的数据集,验证方法,性能指标,数据预处理步骤都不同,这使得性能对比很困难,无法确定哪个工作在相同的应用环境中表现最好。而且很多工作不开源数据...
从one-hot、word embedding、rnn、seq2seq、transformer一步步逼近bert
word embedding的一个基本思路就是,我们把一个词映射到语义空间的一个点,把一个词映射到低维的稠密空间,这样的映射使得语义上比较相似的词,他在...
NLP指在计算机读取语言时将文本转换为结构化数据的过程。简而言之,NLP是计算机的阅读语言。可以粗略地说,在NLP中,系统摄取人语,将其分解,分析,确定...
接着,对自然语言处理面临的技术挑战进行了分析,包括自然语言中大量存在的未知语言现象、歧义词汇和结构、隐喻表达、以及翻译问题中不同语言之间概念的不对等性等...
2019年冬季CS224N最新课程:基于深度学习的自然语言处理
将原始句子送入编码器RNN,然后将目标句子送入解码器RNN,同时编码器RNN最终隐层状态会传入解码器RNN的初始隐层状态。在解码器RNN的每一步会产生下...
深层文法句法分析,即利用深层文法,例如词汇化树邻接文法(Lexicalized Tree Adjoining Grammar,LTAG)、词汇功能文法(...
多用途模型是自然语言处理领域的热门话题。这些模型为机器翻译、问答系统、聊天机器人、情绪分析等我们感兴趣的自然语言处理应用提供了动力。这些多用途自然语言处...
对于新型的深度学习框架,目前在自然语言处理中的应用还有待进一步加深和提高。比如对抗学习、对偶学习等虽然在图像处理领域得到了比较好的效果,但是在自然语言处...
本文根据自己的学习以及查阅相关资料的理解总结,简要的介绍一下自然语言处理(nlp)一些相关技术以及相关任务,nlp技术包括基础技术和应用技术。后续会抽空...
为什么bigram或者trigram的LM很重要呢?去做一个语言模型的问题,实现深度模型之前,第一步其实就要写一个bigram或者trigram的LM。...
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