發(fā)簡信
IP屬地：四川
-
16Seq2Seq實戰(zhàn)語言翻譯-attention(3)數據預處理部分和上一篇一樣，就不啰嗦了。重點看一下模型構造：1. Attention層：核心在于對encoder端隱層權重進行計算 比如我們準備...
-
15Seq2Seq實戰(zhàn)語言翻譯(2)
1.加載數據 2.查看數據 3.數據預處理 3.1 構造字典 3.2 增加特殊字符 3.3 word和id之間的映射表 3.4 text 轉換成...
-
2機器學習(下)決策樹 純度和信息熵：決策樹構造的過程就是為尋找純凈劃分的過程，數學上的解釋，就是讓目標變量分歧最小。比如有3個集合：集合1有6次去打球；集合2...
-
8NER實戰(zhàn)-(3)BiLSTM+CRFtf.nn.embedding_lookup的作用就是找到要尋找的embedding data中的對應的行下的vector。 +CRF 用F1值...
-
9NER實戰(zhàn)-(4)IDCNN+CRF
對于序列標注來講，普通CNN有一個劣勢，就是卷積之后，末層神經元可能只是得到了原始輸入數據中一小塊的信息。而對NER來講，整個句子的每個字都有可...
-
11句對匹配實戰(zhàn)-(1)Siamese用的是kaggle上的比賽“Quora Question Paris: Can you identify question pairs that...
-
12句對匹配實戰(zhàn)-(2)Match_pyramid兩個句子從一開始就交互，這樣就會獲得更準確的關系。圖中可以將單詞與單詞之間的相似度看成是像素，那么對于兩個單詞數為M,N的句子，其相似度矩陣就是...
-
14Seq2Seq原理(1)
先看看seq2seq原理： encoder通過學習將輸入embedding后傳入rnn網絡形成一個固定大小的狀態(tài)向量S，并將S傳給Decoder...
-
13句對匹配實戰(zhàn)-(3)Decomposable比較：其 [aˉi,βi][aˉi,βi] 就是把兩部分concat起來（句子中第 i 個詞, 和另一個句子里所有詞與它比較的加權詞向量） im...