几个概念： 计算机中可见的字符都有一个二进制的机器编码与之对应。 字符集可以理解为这种字符与二进制的对应关系的集合。 编码是将字符转换为二进制的过程。解码与之相反。源码字符集：源码存储在计算机磁盘上所采用的编码方式。 执行字符集：运行的程序中的字符在内存中存储所使用的编码方式。 内部字符集：编译器内部使用的字符集。以gcc为例： -finput-charset 设置输入字符集，用于从输入的字符集转
自动编码器 自动编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据的有效表示（编码）的人工神经网络（训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用。更重要的是，自动编码器可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练。最后，他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据；这被称为生成模型。例如，您可以在脸部
文章目录1. word by word design1.1. co-occurrence matrix2. word by Documnet Design3. 欧氏距离(Euclidean Distance)4. 余弦相似性5. 向量空间与words6. 嵌入词的比对 Manipulating word embeddings6.1. 引入必要的库和词库6.2. 嵌入词的操作6.3. 单词距离6.
正文字数：5798 阅读时长：10分钟如何构建一个双编码器（也称
原创
2023-06-13 12:09:40
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自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是
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2023-08-18 22:03:37
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简介在命名实体识别（后简称NER）中，迄今绝大多数模型都使用神经网络和条件随机场结合的方法实现。所以，需要稍微了解一下CRF的原理。NER是自然语言处理中一个非常基础的任务，简单的说，就是识别句中的成份。比如"小明去学校"，其中“小明”是人名，“去”是动词，“学校”是地点。如果把字当作处理单元，“学”字是动词还是地点，不仅取决于该字的意思，还取决于它的上下文。CRF可用于解决序列问题（前后状态存在
一、定义
实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（百度百科定义）
二、自然语
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2023-08-07 11:40:39
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最开始Attention只是人们的直觉，后来被第一次应用到机器翻译中的词对其任务中。Attention机制利用每个元素被赋予的重要性评分来对序列数据进行编码。目前Attention机制有很多的变体，并且应用到了不同的任务中如：情感分类、文本摘要、QA、依存分析等。总的来说，Attention机制可以得到一个上下文编码，这个编码是序列向量的加权求和，权重是归一化的
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自
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2023-06-12 14:07:45
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什么是自然语言处理？自然语言处理（NLP）是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力。NLP的目
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2023-04-19 15:39:12
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自然语言处理是典型的序列问题，其底层算法在最近几年迅速发展，比如去年年底发布的BERT在11项自然语言处理任务中表现卓越，今年GPT-2生成文本（写作）的水平也有了显著提高。目前这些最先进的技术都基于Transformer模型，该模型从RNN，LSTM，Seq2Seq，Attention，ConvS2S，Transformer一步步进化而来，还涉及自然语言处理的相关知识，包含的知识点太多，无法一次
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自
前几年曾经马少平老师的引荐，为某科普图书写过一篇短文介绍自然语言处理，介绍了NLP的基本概念、任务和挑战，可做入门参考。一、什么是自然语言处理简单地说，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其
个人认为，主要是两个难点：1.语料，通常的语料很好解决，用爬虫从互联网上就可以采集和标注训练。但是我们接触很多项目和客户需求都是专业性很强的，例如：航天材料、电气设备、地理信息、化学试剂 等等。往往很多素材和语料都是很宝贵的，而且都是这些企业的内部资料。同时，客户是对技术算法和模型不懂的，我们的工程师对客户业务一窍不通，双方一开始的时候都不知道怎么分类和标注及训练等等，更不要说让机器能听懂人的指令
大家好，我是小发猫。今天又要跟大家讲故事了。 18日结束时，BERT( 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》)刷新了所有主要NLP公共号码和新闻媒体，创下了11项自然语言处理记录的新纪录，也被称为2019年最强的自然语言处理模式。 作者很早就把论文读完了，很长时间没有
10.1自然语言理解查询数据库如果有人提出一个问题：Which country is Athens in?得到的回答应该是：Greece.这个数据可以通过数据库语言得到答案： SELECT Country FROM city_table WHERE City= 'athens' 这里有一个文法，可以把句子转换成SQL语句： >>>nltk.data.show_cfg('gr
如果你刚接触自然语言处理并对她感兴趣，最好读几本这方面的书籍，除了能让你知道自然语言处理各个领域是干什么的外，还能培养一下NLP的感觉。以下四本书是我读研期间阅读和接触过的，如果您还有好书推荐，欢迎补充。 1、 《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processin
特点展示如何使用基于 Python 的深度学习库 PyTorch 应用这些方法演示如何使用 PyTorch 构建应用程序探索计算图和监督学习范式掌握 PyTorch 优化张量操作库的基础知识概述传统的 NLP 概念和方法学习构建神经网络所涉及的基本思想使用嵌入来表示单词、句子、文档和其他特征探索序列预测并生成序列到序列模型学习构建自然语言处理生产系统的设计模式内容介绍
监督学习范式观察和目标
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2023-09-05 08:07:21
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文章目录5.1 概率和语言模型5.1.1 概率视角下的word2vec5.1.2 语言模型5.1.3 将CBOW模型用作语言模型的效果怎么样？5.2 RNN5.2.1 循环神经网络5.2.2 展开循环5.2.3 Backpropagation Through Time5.2.4 Truncated BPTT5.2.5 Truncated BPTT的mini-batch学习5.3 RNN的实现5.
HMM模型介绍由隐状态序列，生成可观测状态的过程。 两个基本假设：第t个隐状态只和前一时刻的t-1隐状态相关，与其他时刻的隐状态无关。在任意时刻t的观测值只依赖于当前时刻的隐状态值，和其他时刻的隐状态无关。HMM模型参数转移概率：t时刻的隐状态qi转移到t+1时刻的隐状态qj的概率。发射概率：t时刻由隐状态qj生成观测状态vk的结果。初始隐状态概率：自然语言序列中第一个字o1的实体标记是qi的概率
