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NLP中的深度学习笔记

归档日期:06-27       文本归类:多义文法      文章编辑:爱尚语录

  2.与自然语言相关的任务:子结构解析、词性标注、机器翻译、对线.深度学习架构和算法为计算机视觉和传统模式识别领域带来了巨大进展-NLP

  4.之前解决NLP问题的的机器学习方法基于浅层模型(SVM、logistic回归),在非常高维和稀疏的特征(one-hot encoding)(独热编码)上训练得到。

  5.近年由于 基于稠密向量表征的神经网络对多种NLP任务取得了不错吧的效果,代表了词嵌入和深度学习方法的成功。

  7.《Natural Language Processing (Almost) from Scratch》——Ronan Collobert  展示了在多个NLP任务上由于当时最优方法的简单深度学习框架:命名实体识别(NER)、语义角色标注(SRL)和词性标注—之后的研究人员提出了大量基于复杂深度学习的算法用于解决有难度的NLP任务

  8.本文综述了用于自然语言任务的主要深度学习模型和方法,如卷积神经网络,循环神经网络,和递归神经网络。

  本文还讨论了记忆增强策略、注意力机制,以及如何使用无监督模型、强化学习方法和深度生成模型解决语言任务。

  2.促使人们在低维空间中学习分布式词表征的方法提供了动力,从而导致了词嵌入方法的诞生。

  分布式假设:具有相似语义的词倾向于具有相似的上下文单词,这些词向量尝试捕获邻近词的特征。

  获得方法:在大型无标注文本语料库中最优化损失函数,从而获得预训练的词嵌入向量。

  例如:基于上下文预测具体词,能学习包含了一般句法和语义的词向量,它高效且维度小。

  4.多年来构建词嵌入向量的模型一般是浅层神经网络,没有必要使用深层神经网络构建更好的词嵌入向量。

  ?:不过基于深度学习的 NLP 模型常使用这些词嵌入表示短语甚至句子,这实际上是传统基于词统计模型和基于深度学习模型的主要差别。

  6.预训练模型参考了词嵌入的想法,在词嵌入的基础上进一步能编码句子层面的语义信息。

  7.分布式表示即词嵌入主要通过上下文或者词的“语境”来学习本身该如何表达。

  9.CBOW:会在给定上下文词的情况下计算目标词的条件概率,上下文的选区范围通过窗口大小k决定。

  10.Skip-Gram的做法与CBOW相反,它在给定目标词或中心词的情况下预测上下文词。并且所有窗口内的词与中心词距离相等

  11.无监督设定中:词嵌入的维度可以直接影响到预测的准确度,维度越多,预测准确度也会增加,一直到收敛到某个点。

  12.CBOW模型:是一个简单的全连接神经网络,只有一个隐藏层,输入层是上下文词的one-hot向量,它有v个神经元(词汇量),中间的隐藏层有N个神经元,N远远小于V。最后的输出层是所有词上的一个sofymac函数。层级之间的权重矩阵分别是V*N阶的W和N*V阶的W`。词汇表中每一个词最终会表征为两个向量:v_c和v_w。它们对应上下文词表征和目标词表征。

  13.词嵌入的局限1:无法表示短语。解决方法:基于词共现识别并且为它们单独地学一些词嵌入量。

  14.词嵌入地局限2:学习地词嵌入仅基于周围词地小窗口,如good和bad几乎有相同地词嵌入,对情感分析等下游任务不友好。解决方法:特定情感词嵌入

  16.传统的词嵌入为每个词分配不同的向量,使其不能解释多义词。解决方法:多语平行数据。

  1.由于词嵌入的流行以及其在分布式空间中展现出的强大表征能力,使得我们需要一种高效的特征函数,以从词序列或n-grams中抽取高级语义信息。

  这些信息能用于许多NLP任务,如情感分析、自动摘要、机器翻译和问答系统。

  2.卷积神经网络CNN因为其在计算机视觉中的有消息而被引入到自然语言处理中,实践证明它也非常适合序列建模。

  <具有从输入句子抽取n-gram特征的能力,因此能为下游任务提供具有句子层面信息的隐藏语义表征。

  1.RNN的思路是处理序列信息。循环表示RNN模型对序列中的每一个实例都执行同样的任务,从而使输出依赖于之前的计算和结果。

  该项目是对基于深度学习的自然语言处理(NLP)的概述,包括用来解决不同NL...博文来自:喜欢打酱油的老鸟

  文章目录SOLID原则单一责任原则开放/封闭原则里民代换原则常见代码问题错误示例代码辅助工具接口分离原则依赖反转原则SOLID原则单一责任原则(SRP)开放/封闭原则(OCP)里氏代换原则(LSP)接...博文来自:Star_Inori的博客

  Lecture1:Introductionpdf本节课是对自然语言处理的定义介绍和应用介绍,还顺带说了NLP的难点;本节课使用深度学习作为NLP的主要处理工具。传统的机器学习技术,需要人为地去做特征工...博文来自:sjz_hahalala479的博客

  1、one-hot缺点:无法表示词之间的近似含义(相似性)。究其根本你会发现,是你开了一个极高维度的空间,然后每个词语都会占据一个维度,因此没有办法在空间中关联起来。因此我们可能可以把词向量的维度降低...博文来自:Chailyn_Trista的博客

  关键词:RNN,递归神经网络,MV-RNN,RNTN1、递归神经网络递归神经网络是循环神经网络的一个超集使句子的输入向量规模相同,而不论句子的长度不同,这样我们可以输入任意长度的句子。想象我们的任务是...博文来自:wangli0519的博客

  在学习过程中,总结的用思维导图表现出来,效果很好。博文来自:Amos wann的博客

  最近一直在研究深度语义匹配算法,搭建了个模型,跑起来效果并不是很理想,在分析原因的过程中,发现注意力模型在解决这个问题上还是很有帮助的,所以花了两天研究了一下。此文大部分参考深度学习中的注意力...博文来自:ahilll的博客

  深度学习在自然语言(NLP)中的发展和应用视频教程,深度学习方法的表现大大的超过了传统方法。可以说,深度学习方法给NLP带来了一场重要的变革。在本课程中,我们将介绍NLP的基本概念和任务,总结深度学习方法在NLP领域中的发展情况;介绍深度学习方法在对话和机器翻译中的应用,介绍深度学习技术在腾讯部分产品中的应用情况;分析深度学习方法的优劣之处;深度学习方法在NLP领域中新的研究进展和趋势。

  针对nlp的问题,对起课程进行翻译:  cs224n-2017-lecture1   1、人类的语言有哪些特点呢?     一个人类语言就是能够特定的组织来表达其意思的系统:    (1)不仅仅是一个...博文来自:chenmingwei000的博客

  转载于博客一、概述      ArtificialIntelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之中的...博文来自:落痕月极的博客

  整理了前辈zouxy09的博客中深度学习的笔记链接,感谢大神的笔记,为后来着提供了很大帮助!DeepLearning(深度学习)学习笔记整理系列之(一)DeepLearning(深度学习)学习笔记整理...博文来自:默默奋斗的少年

  黄海广博士 整理的最新 吴恩达 Deeplearning深度学习笔记v5.41

  该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。

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  DSSMDeepStructuredSemanticModelDSSM的结构DSSM 最大的卖点在检索场景下使用点击数据来训练语义层次的匹配,简单的来说,传统检索场景下的匹配主要有:字面匹配: TFI...博文来自:zkq_1986的博客

  本文只是在学习TensorFlow前期的一些入门知识总结,并结合一个用TensorFlow实现神经网络的例子来进一步加深对TensorFlow的理解。...博文来自:mpk_no1的博客

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  npl和文本分析的应用领域:搜索引擎,情感分析,主题建模,词性标注,实体识别等。本小结知识是关于如何从文本数据中提取有用的信息#tokenize将一个文本分割成有意思的标记,比如一个文本分割成若干单词...博文来自:nextbox

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  总结一下微信的本地图片加载有以下几个特点,也是提高用户体验的关键点 1、缩略图挨个加载,一个一个加载完毕,直到屏幕所有缩略图都加载完成 2、不等当前屏的所有缩略图加载完,迅速向下滑,滑动停止时立即加载...博文来自:lvshaorong的博客

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  扫二维码关注,获取更多技术分享 本文承接之前发布的博客《 微信支付V3微信公众号支付PHP教程/thinkPHP5公众号支付》必须阅读上篇文章后才可以阅读这篇文章。由于最近一段时间工作比较忙,...博文来自:Marswill

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  最近想写个图书管理软件,用到了数据库,但是由于是小白,弄了好半天才把数据库搞明白。虽然网上有一些教程,但大多都是长长的文字叙述,所以想写一个图文版的连接教程并把这两天的经验记录下来。 1、首先打开ac...博文来自:u012784288的博客

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