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 、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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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
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
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2023-10-09 11:03:32
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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
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
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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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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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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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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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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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
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2024-02-02 10:02:37
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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
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2023-09-06 22:13:31
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是否想过智能键盘上的预测键盘之类的工具如何工作？在本文中，探讨了使用先验信息生成文本的想法。具体来说，将使用Google Colab上的递归神经网络（RNN）和自然语言处理（NLP），从16世纪文献中产生文章。这个想法很简单，将尝试为模型提供莎士比亚剧本的样本，以产生所有假零件，同时保持相同的本地语言。虽然预测性键盘会为可能包含多个单词的不完整句子生成最佳的“单个单词”匹配，但通过使用单个单词生
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2023-08-16 20:23:53
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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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文章目录CNN基本原理卷积层池化层全连接层CNN的实现手写数字识别图片的编码解码 CNN基本原理主要包括卷积层，池化层，全连接层。卷积层1、二维卷积（1）卷积（Conv2D）主要负责提取图像钟的局部特征，卷积核进行卷积运算的过程如下：注：蓝色图是输入，而青色图是输出，下同。具体计算细节如下图：每一个卷积核都可以从不同的角度提取图片中的信息。假定输入图片大小 W×W，Filter大小 F×F ，步
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2024-02-02 10:02:27
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KNN与CNN相关 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性 KNN最邻近分类算法的实现原
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2024-01-15 20:37:44
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欢迎来到 NLP 时事简报！全文比较长，建议收藏慢慢看。另外加了目录方便直接索引到自己感兴趣的部分。enjoy 文章目录1、Publications ?1.1 Turing-NLG: A 17-billion-parameter language model by Microsoft1.2 Neural based Dependency Parsing1.3 End-to-end Cloud-ba
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
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2023-09-25 19:24:28
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