# 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
原创
2024-06-17 05:07:48
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斯坦福大学机器学习斯坦福大学机器学习第九课“神经网络的学习(Neural Networks: Learning)”学习笔记，本次课程主要包括8部分：1) Cost function(代价函数)2) Backpropagation algorithm(BP算法 or 反向传播算法)3) Backpropagation intuition(BP算法的直观解释)4) Implementation not
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2023-08-24 17:12:50
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# 教你实现一个 NLP 技术栈：入门指南
在当今科技迅猛发展的时代，自然语言处理（NLP）成为各行业的重要组成部分。作为一名刚入行的小白，您可能不知道如何搭建 NLP 技术栈。本文将为您详细阐述这一过程。
## 流程概述
在实现 NLP 技术栈之前，首先需要明确所需的步骤。请查看以下表格，该表格列出了实现 NLP 技术栈的主要步骤及目标。
| 步骤 | 目标 |
|------|----
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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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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概要：1月28日消息，《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China在北京召开，营长也受邀参加，会上有多位人工智能领域的重磅大佬出没，Dan Roth 就是其中一位。1月28日消息，《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China在北京召开，营长也受邀参加，会上有多位人工智能领域的重磅大佬出没，Dan Roth 就是其中一位。说起Dan Roth，他可是全球自然语言处理领域的顶级
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2024-08-13 10:17:16
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文章目录一. 计算机视觉（CV）1.BigGAN的发布2. Fast.ai的模型18分钟内在ImageNet上被训练3.vid2vid技术5. styleGAN6.autoML2019趋势展望二. 自然语言处理（NLP）1.UL
原创
2022-05-26 01:05:50
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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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自然语言处理技术的一些应用 自然语言处理（NLP）是现代计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，是一门融合了语言学、数学、计算机科学的科学。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，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。近段时间
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2023-10-03 19:43:50
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NLP技术概述每次与行外之人谈起自然语言处理（Natural Language Process，NLP），对方往往都是一片茫然。因此，常常感到很苦恼，如何跟一个从未接触过NLP的人，解释NLP到底是什么？毕竟这是一门这么重要的技术（学科），它的发展与应用，会极大的影响这个世界上的每一个行业，每一个人。 那么，到底什么是NLP呢？所谓自然语言处理，就是用计算机（或者其他计算单元，以下类似）
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2024-01-06 05:22:19
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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
# 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、
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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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
原创
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-
原创
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...
原创
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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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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