这是一篇代码文章，因为所有的文字将会以类似注释的方式进行叙述，文字是对代码的补充说明和解读。这是一篇避坑文章，尤其对于新人来说，这些坑你一定会遇到，希望你不会犯下跟我一样的问题，从另一个角度来讲，你们是幸运的。本文在pycharm里运行，python 版本3.6，在windows 10系统中运行，望周知。好了，话不多说，开始码代码。import numpy as npimport timeimpo
经典transformer的学习作者：陈亦新（已授权）欢迎交流，共同进步代码细讲transformerEmbeddingEncoder_MultipleLayersEncoder完整代码代码细讲transformerclass transformer(nn.Sequential): def __init__(self, encoding, **config): super(tr
作者 | Maple小七 整理 | NewBeeNLP稠密向量检索巨大的内存占用一直是限制其落地的一大瓶颈。实际上，DPR生成的768维稠密向量存在大量冗余信息，我们可以通过某种压缩方法以少量的精度损失换取内存占用的大幅下降。今天分享一篇来自EMNLP 2021的论文，讨论了三种简单有效的压缩方法：无监督PCA降维有监督微调降维乘积量化实验结果表明
一、自然语言处理1.1 分词简介1.2 分词算法：三大类1.3 词特征表示1.4 分类算法二、案例2.1 Jieba分词2.2 词袋模型（Bag of Words）2.3 TF-IDF（词频-逆文档频率）开发环境jupyter notebook 一、自然语言处理 1.1 分词简介自动文本分类：给定分类体系，...
学习总结（1）学习用BERT模型解决文本分类任务的方法及步骤
学习总结（1）NLP任务划分为4个大类：1、文本分类，
文章目录前言三、BERT-based Models3.1 BertForPreTraining3.2 BertForSequenceClassification3
学习总结（1）之前的任务都是语言理解类任务（如文本分类、抽取式问答、序列标注等）
ps：本文转载自知乎用户ID：George的NLP面筋。文章目录一面（技术面）
学习总结上次的NLTK是英文工具集，LTP则是中文工具集。同样能用于词法分析（分词、词性标注、命名实体识别）
学习总结文章目录学习总结一、用字符串表示的数据类型二、电影数据集IMDb三、文本字符串的数值化3.1将文本数据表示为词袋
文章目录作者信息一、了解NLP的最基本知识二、了解早年经典的NLP模型以及论文三、了解机器学习的基本模型四、多看NLP其他子领域的论文五
终于更新了！这里我们来初探自然语言处理，众所周知，RNN在NLP领域兴风作浪，但是我这里没有用RNN，
NLPL学习笔记gensim-word2vec训练from gensim.models import Word2Ve
nlp 分词 提取关键词的基本操作
本笔记参考的课程是李宏毅老师的自然语言处理
本笔记参考的课程是李宏毅老师的自然语言处理课程Link：https想要换算成文本，需要有个Lexicon(词典表)，例如cat ⟶ K AE TGrapheme字母最直接的形式，总数为26个字
本笔记参考的课程是李宏毅老师的自然语言处理课程Link：https:/
Attention Is All You Need
自然语言处理的情感分析比较复杂，这里有两个
【自然语言处理（NLP）】基于GRU实现情感分类，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
s = "[零|一|二|三|四|五|六|七|八|九|0|1|2|3|4|5|6|7|8|9]"s = "[零|一|二|三|四|五|六|七|八|九|十|百|千|万|亿]"
推荐github上的一个NLP代码教程：nlp-tutorial，教程中包含常见的NLP模型代码实现
圈圈1. relu：用极简的方式实现非线性激活，还缓解了梯度消失x = max(
0.导语词嵌入是自然语言处理（NLP）中语言模型与表征学习技术的统称。概念
译者：张贤，哈尔滨工于中国科学院，目前在腾讯从事推...
作者：王岳王院长知乎：httpyue编...