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NLP體系導(dǎo)覽
自然語言處理(NLP) 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 概率論條件概率嬉愧、聯(lián)合概率與獨(dú)立全概率公式與貝葉斯公式信息熵馬爾科夫過程 圖論貝葉斯網(wǎng)絡(luò)馬爾科夫鏈條件隨機(jī)場 統(tǒng)...
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文本向量化方法比較：tf-idf终佛、doc2bow外恕、doc2vec拯腮、lsi、lda
先放個(gè)代碼和結(jié)果夹姥，改天閑了總結(jié)咬摇。用余弦距離計(jì)算相似度以判斷向量化效果tf-idf、doc2bow稀疏司致，適合短文本doc2vec效果時(shí)好時(shí)壞拆吆，偶然...
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RNN及其在NLP中的應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)是用機(jī)器函數(shù)擬合的過程（輸入→擬合函數(shù)→輸出）模擬人腦學(xué)習(xí)的過程（現(xiàn)象→內(nèi)在規(guī)律→知識），其基本結(jié)構(gòu)如下圖： ...
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可視化脂矫，字字網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有方法是用Matlab生成鄰接矩陣然后導(dǎo)入到Gephi畫圖枣耀，里面有手工成分，另外節(jié)點(diǎn)布局只能依賴Gephi的自帶函數(shù)庭再。我要做的就是實(shí)現(xiàn)完全自定...