- 聊聊RNN&LSTM
RNN用于解决输入数据为，序列到序列(时间序列)数据，不能在传统的前馈神经网络(FNN)很好应用的问题。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，即输入内容的上下文关联性强。整体结构x、o为向量，分别表示输入层、输出层的值......
- MLP代码模型--NLP方向
训练 对于二分类任务，通常使用一个包含两个输出单元的输出层，而不是一个单一的输出单元。这是因为在二分类任务中，每个类别通常对应一个输出单元，一个用于表示类别1（例如正类别），另一个用于表示类别2（例如负类别） 预测是......
- NLP是什么
NLP代表自然语言处理（NaturalLanguageProcessing），是人工智能（AI）的一个子领域，专注于计算机与人类语言之间的交互。NLP的目标是使计算机能够以有意义和有用的方式理解、解释和生成人类语言。该领域涵盖了广泛的任务和应用，包括：文本分类文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一项任务，它......
- TextRCNN、TextCNN、RNN…你都掌握了吗？一文总结文本分类必备经典模型（一）
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过SOTA的经典模型逐一详解。前往SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及API等资源。本文将分3期进行连载，共介绍 20 个在文本分类任务上......
- from_rnn_2_transformer-cnblog
从RNN到Transformer各式各样的“attention”不管是在CV领域还是NLP领域，attention实质上就是一种取权重求和的过程。使得网络focus在其应该focus的地方。根据Attention的计算区域，可以分成以下几种：1）SoftAttention，这是比较常见的Attention方式，对所有key求权重概率，每个key都有一......
- NLP经典论文，自我回顾笔记
(持续更新，目前找工作中)1. SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks（2014GoogleResearch）However,thefirstfewwordsinthesourcelanguagearenowveryclosetothefirstfewwordsinthetargetlanguage,sotheproblem’sminimaltime......
- 基于Python + SnowNLP实现一个文本情感分析系统
当你浏览社交媒体、新闻或任何数字内容时，你有没有想过背后的技术是如何分析和理解这些文本的情感的？有没有想过在数百万条评论、帖子或文章中，如何快速地识别出其中的积极和消极情绪？在这篇文章中，我们将揭示其中的奥秘，并教你如何使用Python和SnowNLP来轻松地实现一个文本情感分析系统......
- nlp八股-中文分词
分词基于字典的分词，基于标注的分词基于字典的分词基于字典博客列出所有分词可能，算出每种分词概率马尔可夫假设：每个词的出现只跟前一个词的出现有关n-gram：每个词的出现跟前n-1个词有关构建有向无环图，viterbi算法求最优路径效率更高jieba分词原理加载字典,生成......
- jnlp 令我吃惊！
JNLP是Java Network Launch Protocol的简写,是一种用来在网络中部署应用程序的一种协议;在客户端只需要安装java web start就可以使用服务器端的软件，它具有自动更新应用程序版本的功能;其实要部署一个jnlp程序也是很简单的，下面我们就来部署一个简单的程序;要在服务器部署应用......
- 【小沐学NLP】Python使用NLTK库的入门教程
1、简介NLTK-自然语言工具包-是一套开源Python。支持自然研究和开发的模块、数据集和教程语言处理。NLTK需要Python版本3.7、3.8、3.9、3.10或3.11。NLTK是一个高效的Python构建的平台，用来处理人类自然语言数据。它提供了易于使用的接口，通过这些接口可以访问超过50个......