知识图谱一、知识图谱简介知识图谱是专家系统、语言学、语义网、数据库等多领域融合的产物，知识图谱描述各种实体及其之间的关系。专家系统 包括知识库和推理引擎，代表项目CycwordNet 中文类似的有同义词词林、HowNet链接数据与基于百科知识的知识图谱构建 语义网(比如资源描述框架RDF)和链接数据的概念，DBpedia、Yago项目(主要得益于Wikipedia的开展)国内知识图谱的构建 主要利
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2023-08-07 15:59:47
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一、学习NLP背景介绍： 从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习，初步了解了关于图像标注、图像分类、物体检测，图像都目标物体检测等，基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型，如：VGG16、MaxNet等。之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下，对AI深度学习的另外
视频目录bilibili P1-course overview P2-speech recognition introduction P3-LAS model P4-CTC、RNN-T model P5-HMM in speech recognition P6-Alignment技术正文LAS，which has decoder:输入context vector C，输出probability d
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2023-08-07 15:52:57
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Python高级——Ch26 NLP基础26. NLP基础26.1 分词算法26.1.1 基于字典的分词算法26.1.2 代码实现26.2 字典树26.2.1 典型的字典树26.2.2 字典树的节点实现26.2.3 代码实现 26. NLP基础安装：pip install jiebaimport jiebaimport jieba
words_a2='在正义者联盟的电影里，嘻哈侠和蝙蝠侠联手打败
NLP绪论什么是自然语言处理？NLP的层次NLP的应用人类语言的特殊之处什么是深度学习为什么NLP很难？NLP语义层面的表示Reference 什么是自然语言处理？自然语言处理（NLP natural language processing）是一门计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科。是人工智能领域的重要分支！ 人工智能有机器视觉、语音识别、和NLP。自然界拥有视觉的生物有很多，但是拥有高级语
目录自然语言处理涉及的几个层次？nlp任务流程BERT适用场景BERT适合解决句子匹配类任务的原因BERT已经发布的框架包括BERT的主要贡献Transrofmer模型讲解注意力机制attention时主要分为三步BERT的输入词向量是三个向量之和：实验的代码流程如下：过拟合的解决方案监督学习和非监督学习常用的分类器有哪些LR和SVM的联系与区别是什么？CNN最成功的应用是在CV，CNN通过什么手
Task6 基于深度学习的文本分类3学习目标Transformer基于预训练语言模型的词表示ELMoGPTBERT总结 这个task仍然是基于深度学习的文本分类。 学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetuneTransformer模型的编码部分是一组编码器的堆叠（论文中依次堆叠六个编码器），模型的
自然语言处理（nlp）作为计算机的一个研究方向存在已久，但是最近人工智能这一波热潮又让nlp重新得到巨大关注。由于处理对象是语言这一种人类特有的沟通工具以及其丰富巨大的信息量，给人一种错觉--似乎这是人工智能领域真正的皇冠，达到最终真正人工智能（强人工智能）的最近之路。但是事实是如何不敢随意断言，只是有点感慨一下，就是这一块很难做。语言作为人类的工具，一方面可以让我们与外界交互，可以说话，可以记录
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2023-08-07 15:59:30
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2020-10-04 09:24:37-09:48:30备注：大部分内容转自知乎谢春霖 NLP理解层次：对一个事情的理解，我们可以分为6个理解层次 精神精神是什么意思？就是你与世界的关系。也就是我们经常听到的「人生使命」，你来到这个世界是为了什么？你能为别人，为社会，为整个人类带来什么？这个世界会因为你而有什么不同？ 身份你之所以有时候会不知道该如何选择，除
继续学习基于深度学习的文本分类 资料链接Transformer原理 编码器堆叠，解码器堆叠。编码器：每个编码器结构完全相同，但不共享参数，每一个编码器都可以拆解成两部分。在对输入序列做词的向量化之后，它们首先流过一个self-attention层，该层帮助编码器在编码单词的时候能够看到输入序列中的其他单词。self-attention的输出流向一个前向网络（Feed Forward Neural
# NLP理解六层次
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中研究如何使计算机理解和处理人类语言的一门学科。NLP涵盖了从语音识别到自动问答的各个方面。为了更好地理解和处理文本数据，NLP提出了六个层次的理解，这些层次从底层到高层分别是：语言模型、词法分析、句法分析、语义分析、语篇分析和推理。
## 语言模型
语言模型是NLP的开始，它是为了让计算机理解和生成自然语言。语言模型通过统计分析语料
原创
2023-07-13 06:21:37
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导读：本文给大家推荐一个NLP里面非常重要的思维工具，可以说是帮助我们做出人生各种重大决策不可或缺的利器，也是形成本书框架的其中一个底层思维逻辑。 我一直在思考，人这一辈子，到底什么决定了我们的思维。当然，影响我们一生思维的模型很多，像在前文中提到的“黄金思维圈”就是其中一个。但我今天给大家介绍的这个逻辑
NLP分类经验总结以下文章来源于对白的算法屋 ，作者对白在我们做一个项目或业务之前，需要了解为什么要做它，比如为什么要做文本分类？项目开发需要，还是文本类数据值得挖掘。1、介绍目前讨论文本分类几乎都是基于深度学习的方法，本质上还是一个建模的过程，包括数据准备-预处理-模型选择-模型调优-模型上线这样的一套流程。在本地进行文本分类开发我们需要关注的两个主要的问题：数据处理和模型选择，这两者是相互依赖
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2023-08-19 17:55:11
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NLP复习资料第16讲—知识图谱第17讲-信息抽取（知识图谱生命周期中信息获取的关键技术） 国科大，宗老师《自然语言处理》课程复习笔记，个人整理，仅供参考。 第16讲—知识图谱知识图谱=经典知识表示理论+语义网资源描述框架经典知识表示理论：一阶谓词逻辑，语义网络（有向图描述知识系统），框架（框架名，槽，侧面，和值），脚本（与框架类似，由槽组成，用于描述过程）语义网是一组描述规范：XML,RDF
因为之前有了些自然语言处理的基础，所以以为学起来会较为轻松，但实际上的情况并不是如此，一些在平时写代码中比较陌生的概念，例如基础的词向量训练，循环神经网络，推荐系统中的万物皆可embedding等等，在最开始学习的时候感觉仿佛一团乱麻，所幸的是在参加了百度的课程后，在每天晚上八点的晚课上老师们先理论后实践的讲课模式，无不使我茅塞顿开，原本晦涩难懂的那些原理思路，一下子就豁然开朗起来，再结合之后老师
记录NLP的一些重要概念，不断更新。self-attention 有一种新的layer，叫self-attention，它的输入和输出和RNN是一模一样的，输入一个sequence，输出一个sequence，它的每一个输出b1-b4都看过了整个的输入sequence，每一个输出b1-b4可以并行化计算。TransformerTransformer主体框架是一个encoder-decoder结构，摒
NLP现有的四个阶段：完全有监督机器学习完全有监督深度学习预训练：预训练 -> 微调 -> 预测提示学习：预训练 -> 提示 -> 预测阶段1，word的本质是特征，即特征的选取、衍生、侧重上的针对性工程。阶段2，对数据集与结构的抽象化构建，如卷积或 Attention。阶段3，无监督方法，如BERT构建 MLM/NSP，及变体(PLM，DAE)都是更好的训练预
一、任务介绍与实际应用文本分类任务是NLP中最常见、最基础的任务之一，顾名思义，就是对给定的一个句子或一段文本进行分类。根据文本分类的类别定义，可以分为二分类/多分类、多标签、层次分类，以下面的新闻分类为例：• 二分类/多分类：标签集中有两个或以上的标签类别，每个样本有且只有一个标签；• 多标签：每个样本有一个或多个标签；• 层次分类：特殊的多分类或多标签任务，标签之间具有层次关系。比如下图样本的
文章目录前言第一课 论文导读文本分类文本挖掘数据类型文本分类相关技术基于深度学习的文本分类 baseline涉及的三篇TC的论文分层注意网络前期知识储备第二课论文精读论文背景论文整体框架论文标题层次注意力网络基于GRU的词序列编码器：单词序列编码器：双向GRU单词注意力机制句子编码器句子注意力机制文档分类应用：实验和结果实验设置实验结果可视化分析总结推荐文献复现01层次文档分类数据处理02使用P
一、基本概念自然语言处理（Natural Language Processing):用计算机可计算的方法对自然语言的各级语言单位（字、词、语句、篇章等）进行转换、传输、存贮、分析等加工处理的理论和方法。语言：人类所特有的用来表达意思、交流思想的工具，是一种特殊的社会现象。三种类型：孤立语、曲折语、黏着语自然语言是指人类日常使用的语言，如汉语、英语、法语、德语，等等。处理：对信息的接收、存储、转化、
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2023-08-10 13:33:17
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