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基于典型相关分析的词向量

本文首发于雷锋网 前言 在NLP领域中,为了能表示人类的语言符号,一般会把这些符号转成一种数学向量形式以方便处理,我们把语言单词嵌入到向量空间中就叫词嵌入(word embedding)。 比如有比较流行的谷歌开源的 word2vec ,它能生成词向量,通过该词向量在一定程度上还可以用来度量词与词之间的相似性。

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我的2017年文章汇总——自然语言处理篇

近期准备把过去一年写的文章按照分类重新整理推送一遍,包括:“分布式”、“机器学习”、“深度学习”、“NLP”、“Java深度”、“Java并发核心”、“JDK源码”、“Tomcat内核”。 本篇推送nlp相关文章。

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GitHub项目:自然语言处理领域的相关干货整理

自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。

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从问题到答案,阿里云问答算法句义理解

AI重新定义了客服的方式,在这篇文章中,我们将介绍一下目前云博士机器人使用的一些算法以及相关的背景,为读者构建一个基本的框架。

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零基础进行神经网络语言建模

本文从最简单的语言模型开始介绍,以优化模型性能为目标,由浅到深的介绍了神经网络模型在语言模型中的应用。

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“学”、“习”二合一:监督学习——支持向量机(SVM)入门

SVM是机器学习中有监督学习的一种,通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。本文用一个小例子简介SVM,言简意赅,通俗易懂。

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简单通俗易懂:一个小例子完美解释Naive Bayes(朴素贝叶斯)分类器

Naive Bayes分类器的解释有很多,但是基于一个小例子来解释的不多,本文就是基于一个简单通俗易懂的小例子来解释Naive Bayes分类器。

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NLP技术的应用及思考

云栖TechDay第33期,阿里巴巴iDST 自然语言处理部总监上乘带来题为“NLP技术的应用及思考”的演讲。本文主要从NLP背景开始谈起,重点介绍了AliNLP平台,接着分享了NLP相关的应用实例,最后对NLP的未来进行了思考。

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哪种词向量模型更胜一筹?Word2Vec,WordRank or FastText?

本文在不同语料库下分析了FastText,Word2Vec和WordRank三种词嵌入模型的性能,发现没有单独的一种模型能够用于不同类型NLP任务。

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word2vec 超easy解读保证你看了就会(4)!

这次开始介绍word2vec的第二种实现,GloVe: Global Vectors for Word Representation. 根据我目前的认知,从结果上来说(求解的模型),这个方法和goolge的word2vec其实几乎是一致。但是从过程上来说,看上去是有区别的。 ##GloVe: Global Vectors for Word Representation 同之前介绍的一

阿里技术协会 word2vec glove NLP

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