在前面的隨筆中，已經(jīng)分別介紹了CNN算法和LSTM算法在問(wèn)答系統(tǒng)中的應(yīng)用。其中LSTM算法在抽取特征之后，針對(duì)不同時(shí)序產(chǎn)生的特征狀態(tài)，做max-...
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LSTM_CNN在問(wèn)答系統(tǒng)中的應(yīng)用 -
《Interactive Attention Networks for Aspect-Level Sentiment Classification》筆記寫(xiě)在前面 網(wǎng)上對(duì)這篇論文的解讀非常少，質(zhì)量也不高，筆者在讀的時(shí)候，順手做了下筆記，分享出來(lái)。筆者在讀的過(guò)程中，感覺(jué)這篇論文偏實(shí)際應(yīng)用，雖然暫時(shí)沒(méi)...
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《Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification 》筆記1、問(wèn)題的提出：the sentiment polarity of a sentence is highly dependent on both...
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word2vec試玩前兩天教研室老師給我布置了一個(gè)任務(wù)，試跑一下word2vec，作為一個(gè)小白我通過(guò)幾天的不斷嘗試和摸索，算是成功的跑出來(lái)了。 先來(lái)介紹...
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淺談自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)（下）命名實(shí)體識(shí)別 命名實(shí)體的提出源自信息抽取問(wèn)題，即從報(bào)章等非結(jié)構(gòu)化文本中抽取關(guān)于公司活動(dòng)和國(guó)防相關(guān)活動(dòng)的結(jié)構(gòu)化信息，而人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名、時(shí)間...
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學(xué)習(xí)資料參考：從深度學(xué)習(xí)到自然語(yǔ)言處理
學(xué)習(xí)資料參考：從深度學(xué)習(xí)到自然語(yǔ)言處理 注意：本文已經(jīng)更新，新版結(jié)合深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介和發(fā)展歷程，給出了更詳盡的學(xué)習(xí)資料參考。新版鏈接：深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介與...
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NLP常用專業(yè)術(shù)語(yǔ)
常用概念： 自然語(yǔ)言處理（NLP） 數(shù)據(jù)挖掘 推薦算法 用戶畫(huà)像 知識(shí)圖譜 信息檢索 文本分類 常用技術(shù)： 詞級(jí)別：分詞(Seg)，詞性標(biāo)注(P...
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