原创 字面文本相似度算法——SimHash

SimHash什麼是字面文本相似度?什麼是SimHash?SimHash計算流程step1:分詞step2:Hashstep3:加權step4:合併step5:降維文本相似度計算超大規模數據集計算 什麼是字面文本相似度? 在NLP

原创 TensorFlow1.x入門(8)——手動調整學習率與TensorBoard

系列文章 1. 計算圖的創建與啓動 2. 變量的定義及其操作 3. Feed與Fetch 4. 線性迴歸 5. 構建非線性迴歸模型 6. 簡單分類問題 7. Dropout與優化器 手動調整學習率與TensorBoard系列文章前

原创 NLP系列文章(一)——字詞的表示

字詞的表示引言離散詞表徵分佈式詞表徵 引言 中文自然語言處理的基本單位是字與詞,同時可以將字詞的表示視爲文本表示的基礎,廣義上的文本表示包含字詞的表示,我們這裏討論的文本指的是句子以及篇章的形式。文本中詞彙的表示可以分爲離散表示和

原创 TensorFlow1.x入門(10)——循環神經網絡(RNN)

系列文章 1. 計算圖的創建與啓動 2. 變量的定義及其操作 3. Feed與Fetch 4. 線性迴歸 5. 構建非線性迴歸模型 6. 簡單分類問題 7. Dropout與優化器 8. 手動調整學習率與TensorBoard 9

原创 TensorFlow1.x入門(7)——Dropout與優化器

系列文章 1. 計算圖的創建與啓動 2. 變量的定義及其操作 3. Feed與Fetch 4. 線性迴歸 5. 構建非線性迴歸模型 6. 簡單分類問題 Dropout與優化器系列文章引言知識點示例 引言 dropout技術是經常用

原创 TensorFlow1.x入門(6)——簡單分類問題

系列文章 1. 計算圖的創建與啓動 2. 變量的定義及其操作 3. Feed與Fetch 4. 線性迴歸 5. 構建非線性迴歸模型 簡單分類問題系列文章前言知識點示例 前言 深度學習基本上就是處理兩大類問題,分類問題與迴歸問題。系

原创 TensorFlow1.x入門(5)——構建非線性迴歸模型

系列文章 1. 計算圖的創建與啓動 2. 變量的定義及其操作 3. Feed與Fetch 4. 線性迴歸 構建非線性迴歸模型系列文章知識點示例注意 知識點 np.linsapce(-0.5, 0.5, 200)生成從-0.5到0.

原创 NLP系列文章(三)——文本向量的表示方法

文本向量的表示方法基於詞向量的表示方法有監督文本表示方法 基於詞向量的表示方法 雖然one-hot和TF-IDF的表示方式也成爲詞向量,但是我們這裏討論的基於詞向量的表示方式是圍繞分佈式詞表徵進行的。也就是利用Word2Vec、G

原创 TensorFlow1.x入門(9)——卷積神經網絡(CNN)

系列文章 1. 計算圖的創建與啓動 2. 變量的定義及其操作 3. Feed與Fetch 4. 線性迴歸 5. 構建非線性迴歸模型 6. 簡單分類問題 7. Dropout與優化器 8. 手動調整學習率與TensorBoard 卷

原创 NLP系列文章(二)——詞袋模型

詞袋模型BooleanVectorCountVectorTF-IDFN-gram 詞袋模型作爲NLP領域內比較經典的文本表示思想,有很多不同的表示方法。 BooleanVector BooleanVector是基於布爾值與one-

原创 TensorFlow1.x入門(3)——Feed與Fetch

系列文章 1. 計算圖的創建與啓動 2. 變量的定義及其操作 Feed與Fetch系列文章知識點示例 知識點 Feed:中文翻譯“餵食”。在TensorFlow中用於表示,將數據喂到(輸入到)計算圖中進行計算的操作。 Fetch:

原创 doccano——NLP標註工具新秀

doccano是什麼?安裝使用小結reference 是什麼? GitHub鏈接地址:Here doccano是一款NLP相關的標註工具,它能滿足像序列標註問題和分類問題的標註。 在深度學習和NLP中,數據其實比模型更重要。當你沒

原创 大雜燴

大雜燴總有一款適合你,持續更新pip換源下載指定TensorFlow下載的版本:查看tensorflow的GPU是否可用python2轉python3的正則表達式Linux下查看隱藏文件Linux下查看和更改git的usernam

原创 共指消解論文筆記(一)

共指消解技術綜述摘要重點引言基本概念共指消解的研究現狀基於規則的方法Hobbs算法中心理論基於機器學習的方法監督學習無監督學習半監督學習基於全局最優化的方法基於知識庫的方法基於深度學習的方法總結與展望 摘要重點 共指消解旨在識別

原创 PyTorch入門(一)——簡介

PyTorch簡介PyTorch簡介PyTorch的發展PyTorch的優點適合人羣 PyTorch簡介 2017年1月FAIR(Facebook AI Research)發佈了PyTorch。 PyTorch是在Torch的基礎