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NLP第17課：基于 CRF 的中文句法依存分析模型實現(xiàn)
句法分析是自然語言處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一，其基本任務(wù)是確定句子的句法結(jié)構(gòu)或者句子中詞匯之間的依存關(guān)系蹦漠。主要包括兩方面的內(nèi)容部凑，一是確定語言的語法體系...
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NLP第15課：基于 CRF 的中文命名實體識別模型實現(xiàn)
命名實體識別在越來越多的場景下被應(yīng)用露乏，如自動問答、知識圖譜等涂邀。非結(jié)構(gòu)化的文本內(nèi)容有很多豐富的信息瘟仿，但找到相關(guān)的知識始終是一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，命...
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NLP第14課：動手實戰(zhàn)中文命名實體提取
命名實體識別（Named EntitiesRecognition比勉，NER）是自然語言處理的一個基礎(chǔ)任務(wù)劳较。其目的是識別語料中人名、地名浩聋、組織機構(gòu)名...
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NLP第13課：動手制作自己的簡易聊天機器人
自動問答簡介 自動聊天機器人观蜗，也稱為自動問答系統(tǒng)，由于所使用的場景不同衣洁，叫法也不一樣墓捻。自動問答（Question Answering，QA）是指...
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NLP第11課：動手實戰(zhàn)基于 LSTM 輕松生成各種古詩
目前循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）已經(jīng)廣泛用于自然語言處理中坊夫，可以處理大量的序列數(shù)據(jù)砖第，可以說是最強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。人們已經(jīng)給 RNN 找到了越來越...
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NLP第10課：動手實戰(zhàn)基于 CNN 的電影推薦系統(tǒng)
本文從深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入手环凿，基于 Github 的開源項目來完成 MovieLens 數(shù)據(jù)集的電影推薦系統(tǒng)梧兼。 什么是推薦系統(tǒng)呢？ 什么是推薦...
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NLP第9課：一網(wǎng)打盡神經(jīng)序列模型之 RNN 及其變種 LSTM拷邢、GRU
首先袱院，我們來思考下，當人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從淺層發(fā)展到深層瞭稼；從全連接到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)忽洛。在此過程中，人類在圖片分類环肘、語音識別等方面都取得了非常好的結(jié)果欲虚，那么...
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NLP第8課：從自然語言處理角度看 HMM 和 CRF
近幾年在自然語言處理領(lǐng)域中，HMM（隱馬爾可夫模型）和 CRF（條件隨機場）算法常常被用于分詞悔雹、句法分析复哆、命名實體識別欣喧、詞性標注等。由于兩者之間...
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NLP第7課：動手實戰(zhàn)基于 ML 的中文短文本聚類
文本聚類是將一個個文檔由原有的自然語言文字信息轉(zhuǎn)化成數(shù)學信息梯找，以高維空間點的形式展現(xiàn)出來唆阿，通過計算哪些點距離比較近，從而將那些點聚成一個簇锈锤，簇的...