作者 Shivam Bansal 译者 钱亦欣 根据业界估计,仅有约21%的数据是以结构化的形式出现的。现在,我们所说的话,发的微博,发送到各个APP上的信息都是重要的数据来源。这部分数据大部分以文本的形式存在,天生的非…
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中美两位 AI 大师的“巅峰对话”:为何 NLP 领域难以出现“独角兽”? | 独家
2017 年,人工智能领域迎来了转折之年:在这一年,传统的计算机视觉和语音识别都达到了新的高度,也在性能方面趋于饱和。在 2017 年的 ImageNet 图片识别比赛中,参赛的 38 支队伍中有 29 支错误率低于 5…
机器学习-基于LSTM的情感分析(代码详解)
之前写过一篇有关基于LSTM的情感分析的文章,但是那篇文章更多的是在讲理论,代码部分比较少。现在我写篇文章主要讲一下实现的过程,讲解的顺序按照代码执行顺序来。 1.数据预处理 首先需要做的是对数据进行预处理,首先了解一下…
深度学习解决 NLP 问题:语义相似度计算
导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM…
NLP-Attention模型
在说注意力机制之前,先回想这样一个场景,你在阅读一篇文章都时候,是不是一个字一个字的看的?有没有想过为什么你是这样看的,而不是一下就看完了整页的内容? 整页内容我们是看到了的,但是需要一个字一个字的去看,才能理解,是吧?…
初入NLP领域的一些小建议
ACL2019投稿刚刚落幕,投稿数超过了2800篇,可以说是历史以来最盛大的一届ACL。在深度学习的推动下,自然语言处理这个子领域也逐渐被推上人工智能大舞台的最前列。 最近在跟同学的邮件、或者知乎留言中的交流中,不少同学…
CMU NLP课程笔记(一)
最近开始学习卡耐基梅隆大学的NLP课程——CMU CS 11-747,感觉这门课相对初学者来说是比较友好的,它结合了很多实际的NLP的任务来教授很多NLP的基础知识,前提是要阅读过它指定的教材。之前我已经学习过著名的斯坦…
深度学习利器:TensorFlow与NLP模型
作者 | 武维 AI前线出品| ID:ai-front 前言 自然语言处理(简称NLP),是研究计算机处理人类语言的一门技术,NLP技术让计算机可以基于一组技术和理论,分析、理解人类的沟通内容。传统的自然语言处理方法涉及…
32项NLP任务及其评价指标和对应达到SOTA的paper
对于初学NLP的人,了解NLP的各项技术非常重要;对于想进阶的人,了解各项技术的评测指标、数据集很重要;对于想做学术和研究的人,了解各项技术在对应的评测数据集上达到SOTA效果的Paper非常重要,因为了解评测数据集、评…
「论文阅读」- NLP - 问答式评价方式 - QA-based Summarization Evaluation
前言: 开了这个专栏,开始想一些机器学习的基本方法的解释(以我的理解的视角),后面这样做似乎意义不大。后来读了机器学习相关的论文之后,发现可以做一个读论文系列。主要内容是对论文进行简单的介绍总结,接着是笔者对论文中提到的…
文本摘要-Text Summarization
开头先放两篇文章,也是本文的主体内容,这两篇论文都是focus on the sentence-level summarization: [1] A Neural Attention Model for Abstract…
传奇NLP攻城狮成长之路(一)
从本期开始,集智AI学园(小仙女)将开始以每周一篇的频率给大家推送“传奇NLP攻城狮成长之路”系列教程啦! 与外面那些妖艳的碧池相比,“传奇NLP攻城狮成长之路”系列教程有什么特点嘞? 第一,主题明确 现在经常有些公众号…