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
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，
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2023-10-13 08:25:19
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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
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2024-01-12 12:00:21
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最近在学习语音识别的知识，发现李宏毅老师今年也出了相应的视频，相应的课件可以从下面的位置获取：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.htmlYoutube视频：https://youtu.be/AIKu43goh-8https://youtu.be/BdUeBa6NbXAhttps://youtu.be/CGuLuBaLIeI 课件
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
浅析NLP中的CNN卷积神经网络CNN卷积神经网络多见于图像识别或图像处理任务。但是在NLP（自然语言处理）任务中也有它的用武之地。在这里对卷积神经网络进行简单的介绍，并对一维卷积神经网络在NLP任务中的使用进行简单的介绍，希望对接触或使用CNN的小伙伴们有帮助，也欢迎大家就原理及内容进行评论探讨。一、中文自然语言处理之词共现概率简介中文文本有其特有的语法特点，每个字本身都具有一定的含义。连字成词
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2024-07-06 04:53:30
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人和动物的区别之一是人能使用工具，而在人开始使用磨制石器时人类进入新石器时代。在目标检测领域，也有一个划时代的算法，在它之后目标检测开始进入深度学习的时代——它就是今天的主角：R-CNN。在RCNN之后，出现了更多优秀的CNN算法：Fast-RCNN，Faster-RCNN，YOLO等。作为时代的分水岭，RCNN利用了CNN提取特征的强大之处，同时利用了传统方法和机器学习的方法，最终达到了不错的效
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2024-01-12 14:48:11
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编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-01-08本次主要内容: 1、深度学习（DL）与机器学习（ML）之间的联系。 2、利用深度学习（DL）做自然语言处理(NLP)的优势。深度学习（DL）是机器学习（ML）的关系？深度学习（DL）是机器学习（ML）的一个分支，但是他们之间的不同是哪些呢？机器学习是基于数据的。大多数机器学习依赖于人类来识别和描述数据集的特定特征。例如，
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2023-10-13 06:42:58
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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
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2023-10-09 11:03:32
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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
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2023-11-10 06:29:15
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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
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、
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2023-10-13 06:39:57
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最近需要处理有关语言的模型，因此整理了一份语言处理相关的方法链接LSA、PLSA Language sense analyse, potential Language sense analyse 潜在语义分析–文本稀疏表示–>文本相似度度量、主题模型Word2vec(2013) Word2Vec是Google在2013年开源的一款词向量计算工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可
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2024-07-29 16:10:11
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前言《NPL基于词典分词(一)》中我们实现了块儿不准的词典分词，词典分词无法消歧。给定两种分词结果“商品 和服 务”以及“商品 和 服务”，词典分词不知道哪种更加合理。但生为人类的我们知道“商品 和 服务”更加合理，只因为我们从小到大接触的都是第二种分词，出现的次数多，所以我们判定第二种是正确地选择。这就是利用了统计自然语言处理。语言模型模型指的是对事物的数学抽象，那么语言模型指的就是对语言现象的
大家好，我是蘑菇先生。今天来聊聊推荐系统是如何在NLP的肩膀上前进的。最近在读Recsys2021上的paper，Transformers4Rec: Bridging the Gap between NLP and Sequential/Session-Based Recommendation。实际读完后，信息量很足，挺有收获，确实非常有意思。除了文章提出的方法本身，最有意思的是其关于NLP和推荐
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2024-05-22 16:08:20
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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
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2023-10-10 11:31:27
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文章目录卷积神经网络CNN卷积层池化层全连接层CNN网络结构结构特性参数学习CNN在NLP上的应用图卷积神经网络GNN结构参数维度卷积步骤循环神经网络RNN单元结构网络结构输入输出结构参数学习算法长短时记忆神经网络LSTM（long short-term memory）GRU（Gated Recurrent Unit） 卷积神经网络CNNDNN存在的问题，当层数和神经元个数都很大时，权重矩阵的参
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2024-04-07 17:51:00
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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
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2024-10-11 15:34:42
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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
