1. 含义文本匹配算法主要用与搜索引擎，问答系统等，是为了找到与目标文本最相关的文本。例如信息检索可以归结成查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。2. 传统模型基于字面匹配：TF-IDF、BM25语义匹配：LSA类模型3. 深度学习文本匹配模型发展过程单语义模型：简单的用全连接、CNN类或RNN类的神经网络编码两个句子然后计算句子之间的匹配
文章目录第一部分：文本分类一、文本预处理（解决特征空间高维性、语义相关性和特征分布稀疏）二、文本特征提取三、分类模型第二部分：情感分析一、概述二、基于情感词典的情感分类方法三、基于机器学习的情感分类方法第三部分：意图识别一、概述二、意图识别的基本方法三、意图识别的难点 第一部分：文本分类训练文本分类器过程见下图：文本分类问题： 给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或
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2023-08-31 18:21:49
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nlp领域里，语义理解仍然是难题！ 给你一篇文章或者一个句子，人们在理解这些句子时，头脑中会进行上下文的搜索和知识联想。通常情况下，人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识。知识图谱的创始人人为，构成这个世界的是实体，而不是字符串，这从根本上改变了过去搜索的体系。语义理解其实是基于知识，概念和这些概念间的关系。人们在解答问题时，往往会讲述与这个问题相关的知识，这是语义理解的过程。这种机制完全
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2023-09-02 22:19:13
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坐落在北京西山凤凰岭山脚下的龙泉寺，可以称得上是全国甚至全球科研实力最强的佛教寺庙。寺内高僧们搞科研、写代码，将佛学与新技术相结合，成果不断，持续被外界关注着。在汉传佛教的两千多年里，历朝历代都对《大藏经》进行翻译、增补、修订，为了使人们阅读古文典籍更加便捷，同时提高学者的工作效率，龙泉寺在整理和校勘的《大藏经》时，运用了包括深度学习、OCR、NLP在内的现代技术来改变传统《大藏经》的解读方式。例
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2023-10-08 23:14:37
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文本匹配和语义匹配1、什么是文本匹配？文本匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，可以应用于大量的NLP任务中，如信息检索、问答系统、复述问题、对话系统、机器翻译等，这些NLP任务在很大程度上可以抽象为文本匹配问题。例如网页搜索可抽象为网页同用户搜索Query的一个相关性匹配问题，自动问答可抽象为候选答案与问题的满足度匹配问题，文本去重可以抽象为文本与文本的相似度匹配问题。2、文本匹配方法概述2-
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2023-09-27 21:28:26
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一、内容概要Photo OCRProblem Decription and pipeline(问题描述和流程图)Sliding Windows(滑动窗口)Getting Lots of Data and Artificial DataCeiling Analysis（上限分析）:What part of the pipline to Work on Next二、重点&难点1. Proble
与计算机视觉相比，自然语言处理 (NLP) 一直被认为是一个难以攻克的难题。本文寻找到了一种新的 NLP 处理方式，探索将 NLP 与计算机视觉处理结合，将文本绘制成图片。虽然目前的准确率还有待优化提高，但看起来很有应用前景。问题点长期以来，自然语言处理 (NLP) 一直被认为是一个难以攻克的难题，至少与计算机视觉相比是这样。NLP 模型需要更长的运行时间，通常更难实现，并且需要更多的计算资源。另
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2023-10-19 11:14:56
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背景 RE2首先说一下为什么叫做RE2吧。主要是该模型的结构包含三个重要的部分：Residual vectors、Embedding vectors、Encoded vectors。该模型的结构如下： 由于我们的输入包含两个句子，即sentence1和sentence2。对于输入的两个句子的处理方式相同，故省略了另一半。论文中的核心内容在section2，模型的第一层是常规的Embedding层，
模式识别是什么？作为人工智能的一个重要方向，模式识别的主要任务是模拟人的感知能力，如通过视觉和听觉信息去识别理解环境，又被称为“机器感知”或“智能感知”。人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定目的把相似、但又细节不同的事物或现象组成一类。字符识别就是一个典型的例子，如数字“4”可以有各种写法，但都属于同一类别。人脑具有很强的模式识别和推广能力，即使对于某种不
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2023-11-05 19:31:05
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语言识别的概念机器翻译用印刷文本作为输入，能清楚地区分单个单词和单词串 。 语音识别用语音作为输入，口语对话与语音信号中语言提取的不同： （1）上下文猜测 （2）肢体语言传达信息 fare | fair male | mail语音识别的主要过程语音识别流程分帧：把一段语音分成若干小段 状态：把每一帧识别作为一个状态 音素：把状态组合成音素，即声母亲和韵母。 声学模型（acoustic model）
摘要 本文介绍基于NLP领域多方式融合方法进行关于图文方面的内容理解和应用。一、简介图文内容标签有三个典型的应用场景[1]：第一，个性化推荐，通过对内容进行标签提取，结合用户的兴趣TAG，对用户进行精准的个性化推荐，是内容标签在个性化推荐上面的一个典型的应用。第二，搜索，通过内容的关键词或者内容标签，跟用户输入的关键词做精准匹配，返回更精确的搜索结果。第三，标签提取，使用内容标签作为
pytorch进行图像识别 Facebook已将其PyText项目开源，该项目是一种用于自然语言处理（NLP）的机器学习库，旨在使实验项目和生产系统的组合变得更加容易。 PyText建立在Facebook现有的PyTorch库中，用于机器学习，并由公司内部使用，其创建目的是解决如何使用神经网络（例如用于NLP）进行机器学习。 他们在帖子中说，这样的库通常是“在针对实验优化的框架和针对生产优化的框
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2023-09-04 21:35:31
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自然语言处理(NLP) 自然语言处理，简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。 自然语言处理有两大核心任务：自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG)。词干提取(Stemming)是去除单词的前后缀得到词根的过程。词形还原(Lemmatisation)是将单词的复杂形态转变成最基础的形态。分词(Tokenization) 分词是自然语言处理的基础任务，将句子、段落分解为字
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2023-07-31 23:13:36
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自然语言处理系列：开篇这个系列的起因这个系列的框架概率&统计机器学习文本挖掘（NLP背景）基于深度学习的自然语言处理 这个系列的起因前几天在网上意外搜到了自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）的学习路线图（roadmap，点这里），一共四张，分别介绍了概率&统计、机器学习、文本挖掘（NLP背景）和基于深度学习的自然语言处理，仔细看下来，既
?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。文章目录问题陈述和约束计划项目设计解决方案实施解决方案测试和测量解决方案业务指标以模型为中心的指标基础设施指标过程指标离线与在线模型测量审查初始部署后备计划下一步结论情绪分析是一组用于根据文本内容量化某些情绪的技术。有许多社区网站和电子商务网站允许用户评论和评价产品
全球计算机视觉三大顶级会议之一 CVPR 2019 将于当地时间 6 月 16-20 日在美国洛杉矶举办。届时，旷视首席科学家、研究院院长孙剑博士将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落地。在此之前，旷视每周会介绍一篇被 CVPR 2019 接收的论文，本文是第 5 篇，旷视南京研究院提出了一种基于图卷积网络的多标签识别模型 ML-GCN 以及一种构建相关系数矩阵的二次加权方法。 
一、什么是命名实体识别命名实体识别是识别一个句子中有特定意义的实体并将其区分为人名，机构名，日期，地名，时间等类别的工作。命名实体识别本质上是一个模式识别任务, 即给定一个句子, 识别句子中实体的边界和实体的类型。是自然语言处理任务中一项重要且基础性的工作。二、实体关系抽取实体和实体之间存在着语义关系, 当两个实体出现在同一个句子里时, 上下文环境就决定了两个实体间的语义关系。完整的实体关系包括两
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2023-08-08 12:40:19
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意念打字登Nature封面！每分钟写90个字符，准确率超99%，网友：我打的都比它慢万万没想到，脑机接口这么快就有了重大突破！甚至还登上了Nature封面。一位截瘫患者，正在用“意念”打出一段话，0.5秒左右就能输出一个字母。准确率也十分惊人，高达99.1%。RNN立功了这位代号为T5的老爷子脑中植入的，是两个来自Braingate的电极阵列，各含有96个电极。实验刚开始就遇到第一个困难：如何识别
摘要：我们着力于解决大规模地点识别的视觉问题，在该任务中需要快速、准确地识别给定查询图像的地点信息。本文主要有以下三个贡献：第一，我们针对地点识别问题以端到端的方式训练了一个卷积神经网络。该网络结构的主要组成部分NetVLAD是一个通用的新VLAD层，该层的提出主要源自于广泛应用在图像检索领域的特征“Vector of Locally Aggregated Descriptors”。该层可以很容易
## NLP实体识别的实现流程
为了帮助你快速上手实现NLP实体识别，我将按照以下步骤进行介绍并提供相应的代码示例。首先，让我们先了解一下整个实现流程：
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[模型选择]
B --> C[数据预处理]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
E --> F[模型优化]
F --> G[模型应用]
```
如上所示，
