背景自然语言处理（英语：Natural Language Process，简称NLP）是计算机科学、信息工程以及人工智能的子领域，专注于人机语言交互，探讨如何处理和运用自然语言。自然语言处理的研究，最早可以说开始于图灵测试，经历了以规则为基础的研究方法，流行于现在基于统计学的模型和方法，从早期的传统机器学习方法，基于高维稀疏特征的训练方式，到现在主流的深度学习方法，使用基于神经网络的低维稠密向量特
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2023-12-20 00:04:29
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# 深度学习NLP实现流程
## 1. 数据准备
在开始实现深度学习NLP之前，我们需要准备好相应的数据集。这个数据集可以是文本数据，如语料库、新闻文章等。首先，我们需要对文本进行清洗和预处理，包括去除停用词，分词，转换成数字等。
## 2. 构建词向量模型
在深度学习NLP中，我们通常使用词向量（Word Embedding）来表示文本数据。使用词向量模型能够更好地捕捉单词之间的语义关系。有
原创
2023-08-02 10:06:21
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文章目录1 DNN与词向量1.1 DNN1.2 skip-gram1.3 简单句子分类模型DAN2 RNN+LSTM+GRU2.1 RNN2.2 LSTM2.3 LSTM变种2.4 递归神经网络2.5 双向RNN2.6 堆叠RNN 1 DNN与词向量1.1 DNN神经网络中每一个神经单元是一个线性变化加一个激活函数多层神经网络就是不断向前加。1.2 skip-gram通过中心词 预测周围词。 整
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2024-08-21 09:49:45
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0. 前言接上一节NLP学习笔记（二）：创建特征及训练（关键词：词袋，TFIDF），我们在预处理完成后，使用简单的词袋模型(CountVectorizer, TfidfVectorizer)来创建了特征，并使用常用的机器学习算法随机森林（RandomForest）、逻辑回归（LogisticReggression）、朴素贝叶斯（NaiveBayes）进行训练，同时使用网格搜索（GridSearch
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2023-12-21 12:54:32
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号： datayx在深度学习中，文本分类的主要原型：Text label，坐边是输入端“X”，右边是输出端“Y”。行业baseline：用BoW（bag of words）表示sentences（如何将文本表达成一个数字的形式），然后用LR或者SVM做回归。中英文做自然语言处理主
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2022-04-21 11:49:02
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深度学习NLP基础深度学习NLP基础深度学习NLP基础01-word2vec-研究背景-012020-05-11 00:00:0001-word2vec-研究成果意义-022020-05-11 00:00:0001-word2vec-对比模型-032020-05-12 00:00:0001-word2vec-对比模型-042020-05-12 00:00:0001-word2vec-关键技术-052020-05-12 00:00:0001-word2vec-模型复杂度-062020-
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2021-08-02 14:49:00
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深度学习NLP方向深度学习NLP方向深度学习NLP方向有效的文本分类技巧包小孩都看得懂的循环神经网络ALBERT一作蓝振忠：预训练模型应用已成熟，ChineseGLUE要对标GLUE基准哈工大车万翔教授：NLPer的核心竞争力是什么？知识图谱简史：从1950到2019科大讯飞移动反欺诈...
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2021-08-02 15:17:22
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2、外在任务训练1）大部分NLP外在任务可以转化为分类任务。例如句子情感分析，正面、负面或中性。同样在命名实体识别（NER），给定语境和词，我们要把词进行归类。例如[Jim]_person bought 300 shares of [Acme Corp.]_organization in [2006]_time。对于这样的问题，我们首先训练其中X是d维词向量，有词嵌入生成，y是C维one-hot向
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2024-10-19 12:36:58
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(Intro: why I wrote this post)Many state-of-the-art results in NLP problems are achieved by using DL (deep learning), and probably you want to use deep learning style to solve NLP problems as well. Wh
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx在深度学习中，文本分类的主要原型：Text label，坐边是输入端“X”，右边...
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2021-10-26 11:27:22
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# 深度学习与NLP模型的科普之旅
## 什么是深度学习与NLP？
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，它基于人工神经网络，使用多层的结构来模型复杂的数据特征和表示。自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）则是计算机科学与语言学交叉的领域，旨在帮助计算机理解和分析人类语言。
在现实生活中，NLP有广泛的应用，如文本分类、情感分析、
1. Attention与Transformer模型Attention机制与Transformer模型，以及基于Transformer模型的预训练模型BERT的出现，对NLP领域产生了变革性提升。现在在大型NLP任务、比赛中，基本很少能见到RNN的影子了。大部分是BERT（或是其各种变体，或者还加上TextCNN）做特征提取（feature extraction）或是微调（
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2024-08-03 18:54:13
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阅读目录 1. 词向量
2.Distributed representation词向量表示
3.词向量模型
4.word2vec算法思想
5.doc2vec算法思想
6.参考内容
深度学习掀开了机器学习的新篇章，目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法，那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有
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2023-10-18 20:28:30
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Apache OpenNLP库是一个基于机器学习的自然语言文本处理的开发工具包，它支持自然语言处理中一些共有的任务，例如：标记化、句子分割、词性标注、固有实体提取（指在句子中辨认出专有名词，例如：人名）、浅层分析（句字分块）、语法分析及指代。http://opennlp.apache.org/index.html FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含
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2023-05-28 15:18:18
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机器人NLP模型介绍1. 预训练模型首先试验了以下三个预训练模型在语义相似度任务上的效果：hfl-chinese-roberta-wwm-exthfl-chinese-roberta-wwm-ext-largebert-base-chinese处于效率的考虑，进行语义相似度任务的时候不是将两个语句拼接传入模型再通过[CLS]位置对应的值作为其相似度，而是通过计算两个语句的特征向量，然后通过余弦相似
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2023-08-21 18:13:33
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Deep Learning在NLP领域的发展 三个阶段：Word EmbeddingWord2VecGloVeRNN改进和扩展LSTM/GRUSeq2SeqAttention/Self-AttentionContextual Word EmbeddingELMOOpenAI GPTBERT第一个阶段主要是Word Embe
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2023-11-29 15:48:25
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# 深度学习和NLP 关系实现方法
## 流程概述
首先，我们需要明确深度学习和自然语言处理（NLP）之间的关系。深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络进行特征学习和模式识别。在NLP领域，深度学习被广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
下面是实现“深度学习和NLP 关系”的步骤：
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 准备数据
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2024-06-07 05:54:40
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# 深度学习NLP技术栈详解
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）作为人工智能领域的重要分支之一，近年来取得了巨大的进展。深度学习作为NLP领域的主要技术之一，已经被广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务中。本文将介绍深度学习NLP技术栈的基本概念、关键技术以及代码示例。
## 深度学习NLP技术栈概述
深度学习NL
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2024-06-17 05:07:48
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# NLP深度学习：从基础到应用
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言文本。随着深度学习技术的发展，NLP已经取得了显著的进步，普遍应用于机器翻译、情感分析、语音识别等任务。本文将介绍NLP中的深度学习技术，并通过示例代码展示其基本流程。
## 1. 深度学习概述
深度学习是机器学习的一个重要分支，利用多层神经网络对数据进行建模。深度学
# 如何实现“NLP与深度学习经验”
在这篇文章中，我将指导你如何通过实用的步骤来实现自然语言处理（NLP）与深度学习（DL）项目。我们将从零开始，逐步讲解整个流程及相应的代码实现，希望对刚入行的小白们有所帮助。
## 流程概述
实现NLP与深度学习的整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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