bag-of-word相对于set-of-word的特征提取效果较好,分类性能提高5%左右,推断可能是因为在文本分类中,带有情感的词汇出现的次数可能会比较多,而在bag-of-word提取的特征可以突出这一点。 2-gram提取的特征相对于bag-of-word提取的特征更好,在图1和图 2的比较过程中,可以发现在相同的条件设置下,2-gram的准确率可...
NLP-Beginner indulge · 1 篇内容 任务一:基于机器学习的文本分类 前言: 这个主要是在别人的成果的基础上,进行了一点点更新。写文章有两个目的,第一个目的是为了做记录,以便自己需要的时候,可以方便查阅;第二就是为了督促自己去完成这些任务。 一、简要介绍 1.1 任务简介 用B…...
NLP(自然语言处理)是深度学习中一门重要应用,NLP主要涉及到和人类语言相关的研究和应用,一直以来都有种说法,语言理解是人工智能皇冠上的明珠,这说明NLP在AI领域的地位十分重要,同时也说明NLP的研究一直是相对比较困难的,近年来随着算力的巨大提升和深度学习模型的发展(尤其是transformer技术),NLP领域也产生了巨大的进步。
最近想用两个月以内的时间自己实现一下NLP的基础例子:文本分类、文本匹配、序列标注、语言模型 复旦邱锡鹏nlp-beginner共有5个任务:github.com/FudanNLP/nlp 深度学习上手指南 任务一:基于机器学习的文本分类 实现基于logistic/softmax regression的文本分类 参考 1. 文本分类 2. 《神经网络与深度学习》 第2/3章 ...
此项目使用预训练模型初始化完成关于 NLP-Beginner:自然语言处理入门练习的任务。 Star 0 Watch 1README.md NLP-Beginner:自然语言处理入门练习 新加入本实验室的同学,请按要求完成下面练习,并提交报告。 请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录,文件命名格式为“...
请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录,文件命名格式为“task 1+姓名”。 参考: 深度学习上手指南 《神经网络与深度学习》 不懂问google 任务一:基于机器学习的文本分类 实现基于logistic/softmax regression的文本分类 ...
一种简单的方法是简单假设文本(如一个句子或一个文档)是由字、词组成的无序 多重集合,不考虑语法甚至词序。这就是在自然语言处理和信息检索中常用的词袋模型,词袋模型可以看成一种以词为基本单位的向量空间模型(Vector Space Model, VSM)。具体可见本课程chap3的slide ...
从实践角度来讲,NLP任务中的vocab size本来就很大,如果E=H的话,模型参数量就容易很大,而且embedding在实际的训练中更新地也比较稀疏。 因此作者使用了小一些的E(64、128、256、768),训练一个独立于上下文的embedding(VxE),之后计算时再投影到隐层的空间(乘上一个ExH的矩阵),相当于做了一个因式分解。
厉建扬:NLP beginner(1) - NLP基本流程和Spacy框架 2. NLP文本预处理 NLP领域有许多常见的应用,如文本分类,文本摘要,文本聚类等,在最文本进行算法建模之前,都会经常统一的文本预处理过程,处理过后再将数据送入模型进行训练。本节将重点介绍预处理部分,文本预处理和常规结构化的机器学习数据不太一样,有一些特殊的方...
厉建扬:NLP beginner(1) - NLP基本流程和Spacy框架 厉建扬:NLP beginner(2) - 特征提取与词袋模型 厉建扬:NLP beginner(3) - TFIDF模型 厉建扬:NLP beginner(4) - 高级词向量模型(word2vec、Glove) 参考文献 https://www.mygreatlearning.com/blog/understanding-latent-dirichlet-allocation/ ...