nlp 关于nlp:零基础入门NLP-基于深度学习的文本分类2 在上一节中, 介绍了FastText中的两种词向量办法, CBoW和Skip-gram. 这里咱们介绍一种相似的办法word2vec, 并应用Gensim来训练咱们的word2vec.
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nlp 关于nlp:零基础入门NLP-基于深度学习的文本分类1 学习指标学习FastText的应用和根底调参应用穿插验证进步精度文本示意办法Part2传统文本示意办法的缺点在上一节种, 介绍了几种文本示意办法One-hotBag of words(BoW)N-gramTF-IDF以上的办法在肯定水平上能够很好的示意文本, 但它们只能挖掘出文本种很无限的信息, 它们更关注文档种单词的统计特色, 而漠视了单词间互相的关…
nlp 关于nlp:零基础入门NLP-基于深度学习的文本分类1 学习指标学习FastText的应用和根底调参应用穿插验证进步精度文本示意办法Part2传统文本示意办法的缺点在上一节种, 介绍了几种文本示意办法One-hotBag of words(BoW)N-gramTF-IDF以上的办法在肯定水平上能够很好的示意文本, 但它们只能挖掘出文本种很无限的信息, 它们更关注文档种单词的统计特色, 而漠视了单词间互相的关…
nlp 关于nlp:零基础入门NLP-基于机器学习的文本分类 在机器学习算法的训练过程中，假如给定$N$个样本，每个样本有$M$个特色，这样组成了$N×M$的样本矩阵，而后实现算法的训练和预测。同样的在计算机视觉中能够将图片的像素看作特色，每张图片看作hight×width×3的特色图，一个三维的矩阵来进入计算机进行计算。
nlp 关于nlp:美团搜索中NER技术的探索与实践 命名实体辨认（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名辨认”，是指辨认文本中具备特定意义的实体，次要包含人名、地名、机构名、专有名词等。NER是信息提取、问答零碎、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要根底工具，在自然语言解决技术走向实用化的过程中占有重要的位置。在…
nlp 关于nlp:零基础入门NLP-新闻文本分类数据读取与数据分析 解压数据, 共蕴含3个文件, 训练数据(train_set.csv), 测试数据(test_a.csv), 后果提交样例文件(test_a_sample_submit.csv)
nlp 关于nlp:零基础入门NLP-新闻文本分类赛题理解 赛题以自然语言解决为背景，要求选手依据新闻文本字符对新闻的类别进行分类，这是一个经典文本分类问题。通过这道赛题能够疏导大家走入自然语言解决的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。
nlp 图计算黑科技打开中文词嵌入训练实践新模式 在自然语言解决畛域，文本示意学习技术能够帮忙咱们将事实世界转化为计算机能够解决的数据，以求更精准地建设学习模型。而在中文搜索场景下，同音词、易混词、错别字等文本的召回和类似度匹配始终存在着辣手的问题，本文将尝试从图计算的角度来进行中文词向量的训练，并获得了踊跃的成果，心愿与大家一起分享交换。文章…
