github鏈接:https://github.com/lianjizhe[https://github.com/lianjizhe] 一. 命名實體識別系列 中文命名實體識...
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比較全的NLP參考資源
NLP 自然語言處理（Natural Language Processing）是深度學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一尘吗。 教程 http://cs224d.stanford.edu/ C...
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NLP入門（1）：NLP學(xué)習(xí)資料錦集前言 從事醫(yī)學(xué)文本處理近一年，在不斷摸索中前行浇坐，暫未系統(tǒng)地學(xué)習(xí)自然語言處理（NLP）睬捶。為了能夠系統(tǒng)地學(xué)習(xí)NLP，特地收集了各種相關(guān)學(xué)習(xí)資料近刘，同時與大家分享擒贸。 獨樂樂不如眾樂樂...
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Word2Vec的CBOW與Skip-Gram模型word2vec是google在2013年推出的一個NLP工具，它是將所有的詞向量化觉渴，這樣詞與詞之間就可以定量的去度量他們之間的關(guān)系介劫，挖掘詞之間的聯(lián)系。 1 詞向量基礎(chǔ) 用詞...
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CS224N學(xué)習(xí)筆記（二）—— Word2Vec一案淋、如何表示一個詞語的意思 在計算機中如何表示一個詞的意思 過去幾個世紀里一直用的是分類詞典座韵。計算語言學(xué)中常見的方式是WordNet那樣的詞庫。比如NLTK中可以通過Word...
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探秘Word2Vec(五)-Skip-gram模型之前說了那么多踢京，現(xiàn)在我們正式開始接觸word2vec中涉及到的兩個模型誉碴，CBOW模型(Continuous Bag-Of-Words Model)和Skip-gram模型(C...
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探秘Word2Vec(四)-CBOW模型
之前說了那么多，現(xiàn)在我們正式開始接觸word2vec中涉及到的兩個模型瓣距，CBOW模型(Continuous Bag-Of-Words Model)和Skip-gram模型(C...
