针对此类问题,传统机器学习(ML)需要仔细的设计函数,构建这三层之间的关系,并且没有语言相似及模糊查询的概念。而深度学习(DL)由于每个单词和每个短语都是采用向量的方式进行表征,不需要人为的构建这个三层之间的关系,而是通过学习的方式自动学习更具有代表性的特征表示。 4 自然语言处理情感分析(ML vs DL) 情感分析(S...
NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向,它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),达到人与计算机之间进行有效通讯。 神经网络:人工神经网络与神经元组成的异常复杂的网络此大体相似,是个体单元互相连接而成,每个单元有数值量的输入和输出...
NLP16. 自然语言处理(NLP) NLP16.1 词嵌入(Word2Vec) NLP16.2 子词嵌入(fastText) NLP16.3 全局向量词嵌入(GloVe) NLP16.4 textRNN & textCNN NLP16.5 序列到序列模型(seq2seq) NLP16.6 注意力机制(Attention Mechanism) NLP16.7 Transformer模型 NLP16.8 BERT模型 NLP16.9 XLNet模型 项目17. 推荐系统(Recommenda...
一、背景 今天主要针对序列数据,来讲讲相关的序列类模型——循环神经网络。循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),简称RNN。它与DNN和CNN的不同是:RNN可处理序列问题(如一段文字,一段语音等),并且每一个时间步的神经元与其前一个神经元之间是有传递关系的,而DNN和CNN类的模型的不同神经元之间是相对独立的...
近几年应用DL方法解决NLP问题的热度大增,主要得益于词嵌入以及深度学习方法的成功。 比较常见的NLP典型任务: NER:命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
1、深度学习是机器学习的一种,包括CNN/RNN等以及你说的变种,机器学习是一种较底层的技术手段,他可以...
微软STCA(Software Technology Center at Asia)NLP组热招NLP/Machine learning/Deep learning/后端开发工程师,团队目前已有100+位科学家和工程师,致力于为用户提供更好的搜索、广告、云等服务。 工作地点:苏州、北京 Work Directions -Develop novel NLP techniques for various Microsoft products, including Bing, Feeds...
ORB分为两步,第一个是检测关键点(即角点)的位置(Oriented Fast), 它是在原算法FAST里面进行了改进...
➋ Exploring Question Understanding and Adaptation in Neural-Network-Based Question Answering 近年来, 随着斯坦福问答数据集(SQuAD)的推出, 机器理解有了长足的进展, 本文在前人工作的基础上, 对问题的表征做了深入的的研究, 获得更优的结果。首先, 本文在前人工作的基础上做了一些小的改动, 并以之做为实验的...
DL&NLP 深度学习在自然语言处理领域的应用,最重要、最基础的是word2vec,而且我认为是划时代意义的。其本质在于,很多原来不可以计算的“变量”,通过word2vec表示之后都可以计算,而且是具备客观物理意义的。 如果说NLP领域有“三驾马车”的话,我认为它们是词向量、循环神经网络(RNN)和“编码器-解码器”(Encoder-...