从分析粒度上可以分成：词语级语义分析、句子级语义分析以及篇章级语义分析。词语级的语义分析：词语级别的语义分析主要研究词语的含义，常见的任务有：词语消歧、词表示、同义词或上下位词的挖掘。1、词语消歧：一词多义是许多语言的固有属性，如“苹果”可以指水果，又可以指美国的科技公司。词语消歧的任务是判断文中出现的词语属于哪种意思。2、词表示：词表示的任务是用一个k维的向量表示一个词，并且该向量中包含着词语的
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2024-10-24 09:58:02
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# 基于机器学习的文本语义分析入门指南
文本语义分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要分支，主要用于理解和提取文本中的含义。要实现一个基于机器学习的文本语义分析系统，可以按照以下步骤进行：
## 流程概述
下表展示了文本语义分析的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :---: |
| 1 | 数据采集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特征提取 |
| 4
原创
2024-10-31 06:42:03
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# 基于机器学习的颜色语义预测模型
在当今数字化时代，颜色在计算机视觉和人工智能中占据着重要的地位。颜色不仅仅是图像中的视觉元素，它们还携带着丰富的情感和语义信息。因此，能够准确地预测和理解图像中的颜色语义对于许多应用（例如图像分类、物体检测等）至关重要。
## 颜色的语义
颜色的语义可以理解为与颜色相关的概念和情感。例如，红色可以象征热情、危险与爱，而蓝色则多用来传达冷静与信任。为了在机器
一.ElMO背景：Word2vec，glove和fasttext虽然能表示语义和语法信息，但是并不能够区分一词多义网络建构： 两个单向的LSTM进行拼接，把每层拼接的中间结果之和作为输出Q：为啥不用BI-LSTM？避免传播前后向未来要预测的信息 原理与损失函数：前向模型： 后向模型： 目标函数最大化： 词向量的表
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2023-09-20 21:23:35
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# 机器学习与语义模型的探索
在人工智能领域，机器学习已经成为了一个极其重要的分支。在众多的应用场景中，语义模型的学习和应用显得尤为关键。本文将介绍机器学习中的语义模型，包括其基本概念、应用实例以及如何使用代码实现一个简单的语义模型示例。
## 一、什么是语义模型？
语义模型是用于理解和表示数据及其语义关系的模型。在自然语言处理、图像识别、知识图谱等领域，语义模型可以帮助计算机更好地理解数据
原创
2024-10-11 05:58:25
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浅析机器学习的主题模型和语义分析下面和大家分享下机器学习中ＬＤＡ主题模型的心得，首先从大体上来说假设有400篇文档，每一篇文档后面都m个主题，可以是医学，教育，军事。。 那么对这400篇文档我们提取出它的词库，假设一共有L个词那么每一个主题后面都对应着一个词库，我们可以理解为每一个主题后面都对...
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2017-12-22 10:14:00
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文本挖掘可能更侧重于挖掘，跟NLP自然语言处理侧重点不一样，不过其依赖于自然语言处理，我的感觉就相当于计算机视觉依托于图像处理这个方向，大家侧重点不一样。自然语言处理主要流程文本->分句->分词->词性标注->短语分析->句法分析->语义分析->语篇分析->理解分句这个一般有标点符号相隔，这个便于处理。下面主要解决分词问题。分词的解决也就是解决特征提
在当今信息时代，语义分析和机器学习技术日益成为推动自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）开发的重要组成部分。本文将详细介绍在实施“语义分析 机器学习”过程中需要遵循的步骤，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和扩展部署。
### 环境预检
在开始我们的项目之前，我们需确保基础设施满足要求。以下是所需的硬件配置：
| 硬件组件 | 规格
模型是真实事物的简单描述。一段描述模型的语言指向的哪一个真实事物。这就是这一段文字的语义（semantic）。在计算机建模中，一个模型具有确定的语义十分重要。 我们知道，人类的自然语言中存在许多二义性语句，只有
一、前述隐语义模型是近年来推荐系统领域较为热门的话题，它主要是根据隐含特征将
原创
2022-12-30 16:47:49
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语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or ima
机器语言(machine language)是一种指令集的体系。这种指令集，称机器码(machine code)，是电脑的CPU可直接解读的数据。中文名基本机器语言外文名machine language定 义指令集的体系数 据二进制码系 统计算机应用学科计算机原
语义，就是程序要表达的意思。语义规则可以分为两大类。第一类规则与上下文有关。因为我们说了，语法分析只能处理与上下文无关的工作。而与上下文有关的工作呢，自然就放到了语义分析阶段。第二类规则与类型有关。在计算机语言中，类型是语义的重要载体。所以，语义分析阶段要处理与类型有关的工作。比如，声明新类型、类型检查、类型推断等。在做类型分析的时候，我们会用到一个工具，就是属性计算。某些与类型有关的处理工作，还
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2023-10-17 14:12:49
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ELMO
ELMO提出背景：解决一词多义问题。
模型结构：双层双向的LSTM，字符卷积，第一层lstm表示更多的句法特征，第二层lstm表示更多的语义特征
从ELMO开始以后学的语言模型都是预训练语言模型。
预训练模型：
1.预训练阶段：需要大量数据和高配置（一般都是下载别人训练的模型）
2.微调阶段
下游任务
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2023-12-15 10:52:44
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实验3 语义分析实验目的1． 巩固对语义分析的基本功能和原理的认识。2． 能够基于语法指导翻译的知识进行语义分析。3． 掌握类高级语言中基本语句所对应的语义动作。4． 理解并处理语义分析中的异常和错误。实验内容在语法分析器的基础上设计实现类高级语言的语义分析器，基
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2023-12-27 11:12:09
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# WAF语义分析与机器学习
随着网络攻击的不断演变，Web应用程序防火墙（WAF）作为防护措施的重要性越来越突显。WAF利用语义分析来识别恶意请求，并借助机器学习技术提高其预测精度。在本文中，我们将探讨WAF的语义分析及如何结合机器学习来提升其效率，最后给出一个简单的代码示例。
## WAF的基本原理
WAF用于监控和过滤进出Web应用的HTTP流量，保护其免受常见攻击，如SQL注入、跨站
导读：基于学术界和工业界经验，爱奇艺设计和探索出了一套适用于爱奇艺多种业务场景的深度语义表示学习框架。在推荐、搜索、直播等多个业务中的召回、排序、去重、多样性、语义匹配、聚类等场景上线，提高视频推荐的丰富性和多样性，改善用户观看和搜索体验。本文将介绍爱奇艺深度语义表示框架的核心设计思路和实践心得。01背景英国语言学家 J.R.Firth 在1957年曾说过：" You shall know a w
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2024-06-02 19:52:45
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隐语义模型(LFM)LFM降维方法-矩阵因子分解矩阵因子分解LFM的进一步理解模型求解-损失函数
原创
2021-08-17 17:00:10
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隐语义模型(LFM)LFM降维方法-矩阵因子分解矩阵因子分解LFM的进一步理解模型求解-损失函数
原创
2022-03-03 16:50:47
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近期在做一些有关FAQ的工作，即问答型对话，比较常见的就是客服场景，用户问一个问题，机器人能库里面找到最接近的答案并且返回给用户，即Q-A的模式，或者是找到库里面最接近的问题再把其答案返回给用户，即Q-Q-A的模式，由于直接算相似度会比较简单，因此后者经常被当做首选。背景先来聊聊我专门谈这篇文章的背景，我们来看问答类场景的case：浴缸的尺寸是什么样的你好，春节还送快递吗核桃有什么口味我新买的sw
