在学习中,我们将主要遇到三类情况:(1)语义学习,其中语义框架基于知识的意义;(2)助记符学习,基于人工建立的助记忆框架进行记忆;(3) 无语义学习[2],其中联系的框架十分薄弱或不存在(通俗地说,我们将这种学习称为「死记硬背[3]」)。 例子 在无语义学习[2]中,我们可能被要求记住一串数字:647 932 894。对于没...
语义学是语言学的一个分支，它研究语言单位的内容方面。换句话说，语义学是一门研究语言单位(词、语素、句法结构、话语、语调)意义的科学，也是一门研究词义构成句义和连贯话语意思规律的科学。为什么要学习语义学？ 首先，语义学探索每个单词的意思以及它如何与其他单词联系，了解这一切，我们就可以通过语言形式、结...
语义学是语言学的一个分支,它研究语言单位的内容方面。换句话说,语义学是一门研究语言单位(词、语素、句法结构、话语、语调)意义的科学,也是一门研究词义构成句义和连贯话语意思规律的科学。 为什么要学习语义学? 首先,语义学探索每个单词的意思以及它如何与其他单词联系,了解这一切,我们就可以通过语言形式、结构来...
将深度学习应用于语义概念识别和理解时，有两种方法：（1）将深度学习得到的特征表示直接输入给判别分类模型（如支持向量机等）；（2）通过softmax函数或回归函数对输人数据、隐含层和输出层（语义标签）之间的概率分布进行建模，然后基于互信息熵最小或间隔距离最大等准则对模型进行优化。有人的理论研究结果表明：在...
[学习提示]本章介绍了语义学的主要内容和语义分析方法。本章需要重点掌握的主要内容有；第一节；语言的意义理论、语义的性质和类型；第二节；义素分析的方法和模式；第三节；语义场的性质和类型、语义的纵聚合关系和横聚合关系；第四节；述谓结构的分析、述谓结构的类型。[目标要求]对于这些重点内容，要求有比较细...
四个深度学习方法:单词嵌入(word embedding)、循环神经网络(Recurrent Neural Network)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network)、递归神经网络(Recursive Neural Network)的原理,它们是语句语义学习的强有力工具。 单词嵌入,其中最常用的是称为Word2Vec的工具,将高维的单词向量压缩成为低维的单词向量。矩阵是稀疏的,...
图7.单木语义分割精度评价 近年来,深度学习(Deep Learning,DL)作为算法发展的一个里程碑,在挖掘森林三维生态信息方面显示出巨大潜力。由于深度学习需要大量训练和验证数据,高质量三维森林场景标注数据具有十分重要作用。但是,由于树木具有不规则结构和细小组成...
语义分割深度学习 语义分割 深度估计,0背景与检测模型类似,语义分割模型也是建立是分类模型基础上的,即利用CNN网络来提取特征进行分类。对于CNN分类模型,一般情况下会存在stride>1的卷积层和池化层来降采样,此时特征图维度降低,但是特征更高级,语义更丰富。这对于
深度语义表示模型 预训练模型的应用通常分为两步: 先使用大量无监督语料进行进行预训练 ( pretraining ),学习通用的语义表示; 再基于该通用语义表示,使用少量标注语料在特定任务上进行微调 ( finetuning )。 类似地,在文本、图片、音频、视频的通用预训练语义表征基础上,我们尝试在特定的任务中 ( 比如召回、语义匹...
语义抽取 学习与实践 信息抽取介绍 信息抽取的主要功能是从文本中抽取出特定的事实信息,这些文本可以是结构化、半结构化或非结构化的数据。通常信息抽取利用机器学习、自然语言处理等方法从上述文本中抽取出特定的信息后,保存到结构化的数据库当中,一边用户查询和使用。路线分为两条:...