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NLP
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古柳
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2018汇总自然语言处理篇
2018汇总自然语言处理篇
fighting41love/funNLP
最近需要从文本中抽取结构化信息,用到了很多github上的包,遂整理了一下,后续会不断更新。 很多包非常有趣,值得收藏,满足大家的收集癖! 如果觉得有用,请分享并star,谢谢! 涉及内容包括:中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、…
深度学习文本分类在支付宝投诉文本模型上的应用
介绍了文本分类的常用算法,学习学习
用20行Python代码生成鸡汤,打造AI咪蒙指日可待
但其实上面这些鸡汤句子全都是电脑生成的,而且其生成鸡汤文所用的程序还不到 20 行 Python 代码。 一提到自然语言生成,人们通常会觉得这一定是很先进的 AI 系统,使用了很高级的数学知识。但是,事实并非如此。在本文我(作者 Ramtin Alami——译者注)会用马尔科夫…
基于随机游走的图嵌入之快速指南
同时欢迎关注我们的公众号:OPPO_tech,与你分享OPPO前沿互联网技术及活动。 1. 背景 图嵌入是利用节点属性、节点间拓扑关系将复杂、高维图数据进行向量化的一项技术。 图数据结构突破传统数据库按记录组织数据的限制,具备更灵活的现实数据建模能力。如何将图数据结构中的信息进…
用Keras实现简单一维卷积 ,亲测可用一维卷积实例,及Kaggle竞赛代码解读
记得我们之前讲过1D卷积在自然语言处理中的应用:但是读者中对如何应用一维卷积呼声太高,David 9 有必要再用一篇幅来讲1D卷积实战。这次我们拿kaggle上叶子分类预测问题做例子,讲解1D卷积网络如何实现。
隐马尔可夫模型HMM及Python实现
隐马尔可夫模型差不多是学习中遇到的最难的模型了,本节通过对《统计学习方法》进行学习并结合网上笔记,用Python代码实现了隐马模型观测序列的生成、前向后向算法、Baum-Welch无监督训练、维特比算法。比较清晰的了解了隐马尔可夫模型,其实在实际运用中我们只需要调用库就一行代码解
《数学之美》读书笔记&思考
之前本科在北邮参加一个讲座的拍摄时,有幸与本书作者合影。当时是我还不是很了解吴军博士,只觉得他是个很厉害的人。当读完《数学之美》这本书后,我不由得对他肃然起敬。虽然书名看起来像是一本数学教材,但本书主要讲的是数学在机器学习等领域的神奇用处。最难能可贵的是作者将很多知识点都讲的浅…
[译] 利用 Keras 深度学习库进行词性标注教程
在本教程中,你将明白怎样使用一个简单的 Keras 模型来训练和评估用于多分类问题的人工神经网络。 在 自然语言处理 中,词性标注是一件众所周知的任务。它指的是将单词按词性分类(也称为词类或词性类别)。这是一种有监督的学习方法。 人工神经网络 已成功应用于词性标注,并且表现卓越…