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什么是數(shù)據(jù)增強(qiáng) 數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以簡單理解為由少量數(shù)據(jù)生成大量數(shù)據(jù)的過程。一般比較成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有大量參數(shù)，使這些參數(shù)正確工作需要用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，但實(shí)際情況中數(shù)據(jù)并沒有那么...

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在處理 NLP 相關(guān)任務(wù)的時候（文本分類、聚類，智能客服等），首要任務(wù)是對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。結(jié)合自己的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)了 N 條預(yù)處理的方法。 去掉一些無用的符號 文本中可能...

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CNN Basic Model 卷積層 由不同窗口大小的 Filter 構(gòu)成 Filter 個數(shù)由自己決定，超參數(shù)。 同一個 Filter 參數(shù)共享，極大減少了參數(shù)個數(shù)。 因...

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基本原理 基于前綴詞典實(shí)現(xiàn)高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構(gòu)成的有向無環(huán)圖 (DAG);用前綴字典實(shí)現(xiàn)了詞庫的存儲(即dict.txt文件中的內(nèi)容)，而棄用之...

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傳統(tǒng)模型——基于情感詞典 輸入句子，預(yù)處理 文本分詞 訓(xùn)練情感詞典（積極消極詞匯、否定詞、程度副詞等） 判斷規(guī)則（算法模型） 情感分類 文本預(yù)處理 使用正則表達(dá)式，過濾掉我們...