# NLP中使用Dilated CNN 的实现步骤
## 步骤概述
下面是实现NLP中使用Dilated CNN的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 构建Dilated CNN模型 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
接下来，我们将逐步解释每一步需要做什么，并提供相应的代码示例
原创
2023-07-25 23:53:50
140阅读
一. 什么是自然语言处理（Natural Language Processing-NLP）?自然语言处理是一门通过建立形式化计算模型来分析、理解和生成自然语言的学科；终极目标是让计算机拥有自然语言处理交际能力。 自然语言的两大问题：自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)自然语
转载
2023-09-25 19:24:28
78阅读
# NLP 中如何使用 CNN
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的重要分支，涉及处理和理解人类语言的技术和方法。在NLP中，我们经常需要对文本数据进行分类、情感分析、命名实体识别等任务。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中常用的神经网络模型，它在图像处理任务中
原创
2023-09-01 03:49:54
157阅读
什么是Convolutional Neural Network（卷积神经网络）？ 最早应该是LeCun(1998)年论文提出，其结果如下：运用于手写数字识别。详细就不介绍，可参考 ，主要关注convolution、pooling，个人理解是这样的，convolution是做特征检测，得到多个feature maps，而pooling是对特征进行筛选，提取关键信息，过滤掉一些噪音，另一方面是减少训
从应用方面上来看，CNN用到做图像识别比较多，而RNN在做到语言处理多一点，如果拿来比喻的话，CNN如同眼睛一样，正是目前机器用来识别对象的图像处理器。相应地，RNN则是用于解析语言模式的数学引擎，就像耳朵和嘴巴。对于CNN神经网络，有一个基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点 RNN的假设——事物的发展是按照时间序列展开的，即前一刻发生的事物会对未来的事情的发展产生影响。CNN1
转载
2023-10-09 11:03:32
101阅读
一 、什么是自然语言处理(NLP)？1.NLP是一门横跨了计算机科学、人工智能以及语言学的学科，是人工智能的核心技术之一。目标是让计算机处理和理解自然语言从而可以处理一些实际任务。2.对语言层次的传统描述：重点放在句法分析（syntactic analysis）和语义理解（semantic interpretation）方面，简要描述左上角的语音信号分析。3.NLP的应用简单的说，拼写检查、关键字
转载
2023-11-10 06:29:15
52阅读
在当今的自然语言处理（NLP）领域，卷积神经网络（CNN）已经被广泛应用于文本分类、情感分析和其他任务。通过这篇文章，我将详细记录如何使用CNN来解决NLP问题的过程，涉及到技术原理、架构解析、源码分析等多个方面。
### 背景描述
随着大数据时代的到来，信息的快速增长带来了知识的自动提取需求。在这方面，CNN作为一种高效的机器学习算法，能够处理文本数据并提取特征。以下是CNN实现NLP的一般流
衡量word embedding质量好坏要通过实际应用来判断；1、fastTextFastText是Facebook开发的一款快速文本分类器. fastText 方法包含三部分：模型架构、层次 Softmax 和 N-gram 特征。 可以用来训练词向量和进行文本分类，是有监
目录before案例1：智能春联案例2：智能写诗before本篇主要介绍基于百度AI实现的NLP的小案例。应用创建
无论要实现哪个案例，都需要进行接口认证，而认证的相关key在应用中提供。所以，我们要先创建NLP的应用。
访问：https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/nlp/overview/index, 点击创建应用，填写相关信息之后，就生成了一个应用，相关k
一.前言对于文本序列，我们一般想到的应用循环神经网络（RNN），事实证明RNN在NLP中确实效果很好。但是RNN也存在一个问题，就是序列前后具有依赖关系，无法并行。而卷积神经网络（CNN）却能克服这个缺陷，且能取得不错的性能。最近博主会更新一波关于CNN在特定NLP任务上的博文，为方便理解，先放出一篇关于文本卷积的博文。二.文本卷积对于图像卷积，我们可能很熟悉，就是利用一个卷积核在图片上从左到右、
转载
2023-10-13 06:39:57
68阅读
前言这篇博文是笔者之前学习自然语言处理课程CS224的笔记，首发于公众号:NLP学习者从RNN(循环网络)到CNN(卷积网络)虽然已经学习了多个循环神经网络，但是实际上，循环神经网络不擅长于短语，因为RNN总是将整个句子输入到LSTM中，并且在RNN的最终向量中最后一个单词往往起了很大作用。CNN的想法是从一定长度的序列中同时计算他们的表示。例如有句子“tentative deal reached
转载
2024-01-12 12:00:21
105阅读
接着学习dart的函数。1、函数Functiondart是一种真正的面向对象的语言，通常一个函数也是Function类型的对象，这也就是说可以把函数赋值给一个变量，或者作为另一个函数的入参进行传递。我们直接来看一个简单的函数例子吧：//定义一个函数，名字叫testFunc，，参数有两个int，返回值也是int
int testFunc(int a, int b)
{
ret
转载
2024-04-25 15:59:26
76阅读
卷积神经网络相关在NLP中，虽然文本是序列数据，上下文信息需要模型具有记忆模块，但CNN依然有一定的应用价值。CNN中的卷积类似于n-gram。提取的是局部的信息。CNN在训练时可以并行运算，RNN由于需要先前的信息，串行运算。文本CNN与图像的区别：文本做的是一维卷积，卷积核只在序列维度上移动，保证embedding的维度不变。2D图像是二维卷积，卷积核是在两个维度上移动的。通道个数都是自由的，
转载
2023-10-13 08:25:19
134阅读
卷积神经网络（CNN）概述及其在NLP中的应用（二）当我们听到CNNs时，我们一般会想到计算机视觉（computer vision）。CNNs在图像分类中取得了重大突破，也是从Facebook的自动图像标注到自动驾驶等，当今计算机视觉系统的核心。 最近我们也开始尝试使用CNNs来解决NLP问题，并且取得了一些有趣的结果。在本贴中，我将会尝试着总结下CNNs是什么，并且它们是怎样被用到NLP中。计
转载
2023-10-10 11:31:27
106阅读
NLP 相关的应用领域强调应用驱动或者需求驱动，要与实际相结合，解决现实中存在的问题或解放人力，节省物力。目前较好的应用领域一类是指令式的，比如智能家居，你下达指令，让它开灯关灯；车载环境下也是指令类。车载环境真的不方便用手了，智能用嘴去下达指令，你可能会说，给我老妈拨个电话，或是把刚刚收到的微信信息读一下。另一类是QA 类的，基本应用在客服上。这一块最近用得非常多。大企业会自己做客服系统，借助自
转载
2023-07-08 17:35:17
120阅读
1、到底是选择Adam还是SGD优化器 选Adam的好处 Adam傻瓜式，可以无视学习率 -- 收敛速度快选SGD的好处 SGD适合要求高的模型 -- 精度高 -- 一般从一个较大的学习率进行训练最优选择：Adam+SGD -- 可以先用Adam粗调，然后使用SGD精调2、Momentum优化器也有很大作用 面对小而连续的梯度
深度学习目前大多数机器学习能够取得不错的效果，因为可以人工设计表示和特征。机器学习只是用来优化权值，用来作出最终决策或预测。 表示学习的目标是自动学到好的特征或表示。深度学习的目标是学习多级表示，更高一级的表示会更加复杂或更加抽象。一个深层结构相关工作主要围绕深度信念网络 （DBNs），多层马尔科夫随机场，以及其他的多层神经网络。下面是一个示例，由输入层，三个隐含层，输出层构成。其中，隐含层越往上
转载
2024-10-11 15:34:42
38阅读
CNN（卷积神经网络）不仅在图像处理领域表现出色，也在自然语言处理（NLP）中展现了其强大的功能。本博文将深入探讨如何使用CNN实现NLP任务，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论，以全面理解这一技术的应用。
## 背景描述
在过去的几年中，NLP领域涌现出大量的新技术，其中CNN凭借其强大的特征提取能力而备受关注。通过对序列数据的有效处理，CNN在文本分类、情感分析
1. cnn语言模型先大概了解一下cnn语言模型的基本原理。cnn语言模型的基本原理和cnn图像模型类似，也是先通过卷积层提取特征，然后通过池化层减少神经元数量，最后通过类似softmax层输出类别可能性。不同点在于数据结构不一样，图像数据是3维度的，长、宽和通道数；而语言模型是2维的，是句子的长度和每个词的词向量长度。图像卷积一般用tf.nn.conv2d；而文本卷积一般用conv1d。词向量卷
转载
2024-02-02 10:02:37
43阅读
cnn卷积神经网络的原理一个典型的卷积神经网络为：输入 -> 卷积 -> RelU -> 池化 -> RelU -> 卷积 -> … -> 池化 -> 全连接层 -> 输出对于CNN来说，并不是所有上下层神经元都能直接相连，而是通过“卷积核”作为中介。在通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。CNN不仅可以用于图像识
转载
2023-09-06 22:13:31
92阅读
