作者王仲远1.1短文本理解短文本广泛地存在于互联网的各个角落，如搜索查询、广告关键字、锚文本、标签、网页标题、在线问题、微博等，都属于短文本。一般而言，短文本字数少，没有足够的信息量来进行统计推断，因此机器很难在有限的语境中进行准确的语义理解。此外，由于短文本常常不遵循语法，自然语言处理技术如词性标注和句法解析等，难以直接应用于短文本分析。正是由于这些特性，使得让机器正确理解短文本十分困难。然而，
短文本关键短语/关键词提取背景：短文本具有内容简短、表达灵活、主题风格各异等特点，从中提取关键短语具有挑战性1 类目 标签 关键短语 关键词的区别类目(category) 是预先定义好的，具有树形的层次结构，抽象的概括某类事物，强调共性，往往具有排他性。标签tag 粒度比类目更加细，用于刻画一小批群体的特征，不一定有层次结构，一条内容往往可以有多个标签。 关键词(keyword)更侧重
目录朴素贝叶斯原理公式朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点利用朴素贝叶斯进行文本分类SVM简介利用SVM模型进行文本分类文本特征提取文本特征表示归一化处理文本分类pLSA、共轭先验分布、LDA简介主题模型简介pLSA共轭先验分布定义及公式LDALDA介绍LDA生成过程LDA整体流程LDA文本分类获取训练矩阵和单词训练数据，指定主题，进行迭代主题-单词（topic-word）分布文档-主题（Docume
之前几篇文章讲到了文档主题模型，但是毕竟我的首要任务还是做分类任务，而涉及主题模型的原因主要是用于text representation，因为考虑到Topic Model能够明显将文档向量降低维度，当然TopicModel可以做比这更多的事情，但是对于分类任务，我觉得这一点就差不多了。 LDA之前已经说到过，是一个比较完善的文档主题模型，这次试用的是JGibbsLDA开源的LDA代码做L
主要是从算法层面来介绍LDA的由来或者说发展 文本挖掘的研究对象是文本，比如对文本进行分类或者情感分析等。由于文本是一种非结构化的数据，这样就不利于计算机的处理，所以研究者们开始对文本进行数字化处理。(1)没有缩短文档表示的长度;(2)也没有充分利用文档内部或者文档之间的统计结构。利用tf-idf方法进行文档相似性判断的思想基础是：认为文档之间重复的词语越多越相似。虽然这个假设对于一部分文档是适
由于之前主要研究现代信号处理，对自然语言处理NLP不太了解，所以这篇文章诸位权当看个乐子。福尔摩斯就不介绍了，大家都懂的，因此直接进入正题。本文使用Latent Dirichlet Allocation（LDA）主题模型分析福尔摩斯的原著小说和短篇小说中的文本。 LDA 是自然语言处理中的生成统计模型，可以发现文档中的潜在主题并推断主题中的单词概率，本文分为2个部分。在第1部分中，仅涉及福尔摩斯的
目录论文认为的问题：主要解决办法：BERT的缺陷:模型架构：基于策略的强化学习(policy-based RL):对目标函数求导模型的loss:测试阶段：结果：补充：机构为：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、微软AI、腾讯AI。论文认为的问题：认为当前输入文本的长度是固定的（bert最大为512），而且预测答案是每段文本独立进行预测，获取的文本信息只能局限于本段。故提出了Recurrent Chunk
公众号关注 “ML_NLP”设为 “星标”，重磅干货，第一时间送达！机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者 刘聪NLP学校 | NLP算法工程师知乎专栏 | 自然语言处理相关论文短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位。例如：在问答系
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2022-12-18 16:41:32
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Clementine提供了简单有效的获取不同数据源的方法，数据源选项板不仅包括那些可以通过ODBC数据源与关系数据库系统进行数据连接的节点，还包括用于输入各种普通文件的节点。同时用户还可以使用用户输入节点来产生数据。“数据源”选项板如下图所示。 数据源选项板包含以下节点。◆数据库:用于通过ODBC导入数据。◆变项文件:用于无限制字段的ASCII数据。◆固定文件: 用于固定字段的ASCI
机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者刘聪NLP学校|NLP算法工程师知乎专栏|自然语言处理相关论文短文本相似度，即求解两个短文本之间的相似程度；它是文本匹配任务或文本蕴含任务的一种特殊形式，返回文本之间相似程度的具体数值。然而在工业界中，短文本相似度计算占有举足轻重的地位。例如：在问答系统任务（问答机器人）中，我们往往会人为地配置一些常用并且描述清晰的问题及其对应的回答，我们将这些配
原创
2020-11-21 15:52:48
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文本匹配模型汇总1 DSSMDSSM是2013年提出来的模型主要应用场景为query与doc的匹配，在这之前，用的更多的还是一些传统的机器学习算法，例如LSA，BM25等。DSSM也算是深度学习在文本匹配领域中的一个先驱者，接下来我们会先从其结构开始讲起，并简单介绍下其变体。1.1 模型 Term Vector是文本转向量后的值，论文中作者采用的是bag-of-words即词袋模型。然后是Word
论文中提到的预训练数据均为，relevant positive Query-Doc 对：训练的目标为最大化当前Postive Query-Doc的Softmax条件概率：论文中提到，softxmax分母中的
为所有可能的文档集合，这样的话候选文档集合非常大，所以论文中做了近似，「训练时使用当前batch中文档这个子集来代替全集」
，这种方法称为Sample Softmax。
在access中设置主键，指的是把某个数据表的某个字段设置为关键字段！下面我们先大体来了解主键是何概念！所谓的主键，其实并非大家想象中的那么神秘，主键其实也是一个字段而已，只不过，该字段中的任何数据，都是唯一的，没有任何两个数据相同，这就好比我们的身份证号码一样，没有任何两个人的身份证号码相同。具有唯一性的字段可设置为主键，换句话说，如果想让某个字段的数据不重复，那么，就可以将其设置为主键。主键的
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2023-09-02 11:43:46
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参考【NLP】LDA主题模型详解【NLP】LDA主题模型的简单应用主题模型简介 主题模型(Topic Model)是用来在一系列文档中发现 抽象主题 的一种统计模型（自动分析每个文档，统计文档中的词语，根据统计的信息判断当前文档包含哪些主题以及各个主题所占比）。直观来讲，如果一篇文章有一个中心思想，那么一定存在一些特定词语会出现的比较频繁。比方说
俗话说“庙小妖风大，水浅王八多”，作为一名自然语言处理的水货研究生，通常只是对论文有着一知半解的了解，然而因为毕竟人老了年纪大容易忘事，有时候还是想把这一知半解的想法用文字写出来，以便之后回顾，看官勿喷，水货要开始动笔了。 文本建模是自然语言处理领域中很基础的内容，而且也已经被研究了千万遍，这个系列我主要的思路是从LSA->pLSA->unigram model ->L
一、什么是情感分析：情感分析（SA）又称为倾向性分析和意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，其中情感分析还可以细分为情感极性（倾向）分析，情感程度分析，主客观分析等。情感极性分析的目的是对文本进行褒义、贬义、中性的进行判断。情感程度分析主要是对同一情感极性中再进行划分或者细分，以描述该极性的强度。例如“喜爱”和“敬爱”都是褒义词，但是“敬爱”相对来说褒义的程度更
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2016-10-12 21:09:00
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文章目录前言经典方法WMD词移距离BM25深度文本匹配DSSMMatchPyramidESIMBiMPMDIINDRCN模型对比论文阅读Reference 前言 对于检索式对话系统最基本的步骤就是召回(retrieval) 匹配(matching) 排序(reranking)。匹配的得分直接决定最后
原创
2022-03-08 10:23:30
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Hi，朋友们晚上好~，周末躺了两天，今天把欠下的给补上~简单介绍下短文本匹配任务，就是两个句子送入模型，然后做一个二分类，判断两个句子是否相识。短文本匹配在很多场景都会使用到，例如问答、信息检索等系统中都会用到，但是由于短文本可能缺乏一些关键元素信息，所以模型可能不是很好的能理解短文本的语义信息，很容易想到的一个办法就是能不能对短文本做一个信息补充，比如增加一些上下文信息之类的，今天主要是给大家介
上一节详细介绍了什么是LDA，详细讲解了他的原理，大家应该好好理解，如果不理解，这一节就别看了，你是看不懂的，这里我在简单的叙述LDA的算法思想：首先我们只拥有很多篇文本和一个词典，那么我们就可以在此基础上建立基于基于文本和词向量联合概率（也可以理解为基于文本和词向量的矩阵，大家暂且这样理解），我们只知道这么多了，虽然知道了联合概率密度了，但是还是无法计算，因为我们的隐分类或者主题不知道啊，在LS
1.在“文件”菜单上，单击“打开”。2.单击“打开”对话框左侧的快捷方式，或者在“查找范围”框中，单击包含要打开的 Microsoft Access 数据库的驱动器或文件夹。3.在文件夹列表中双击相应的文件夹，直到打开包含所需数据库的文件夹。如果找不到想要打开的数据库，请单击“打开”对话框中的“工具”，再单击“搜索”。在“搜索”对话框中，输入其他搜索条件。请执行下列操作之一：双击数据库若要在多用户
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2023-06-27 23:02:35
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