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phinx武林秘籍(上)

一、     使用平台 Windows XP、VMware workstation+ Ubuntu10.10 (1) Soundrecorder 测试下能否使用 (2) sudo apt-get install libasound2-dev 二、     CMUSphinx语音识别工具包 Pock...

语音识别 node last 语言模型

Sphinx武林秘籍(中)

一、训练语言模型    (1) 安装语言模型训练工具CMUCLMTK       ./configure       sudo make       sudo make install 默认安装在/usr/local/bin下面,可以看到下面这些生成文件 idngram2lm   idngram2...

wav variables 语言模型

tensorflow实现基于LSTM的语言模型

根据自己理解写的代码注释import timeimport numpy as npimport tensorflow as tfimport reader#flags = tf.flags#logging = tf.

深度学习 class session input LSTM 语言模型

Word2vec 讨论

            我没有在自然语言处理完成。但基于Deep Learning 关注,自然知道一些Word2vec强大。       Word2vec 是google 在2013年提供的一款将词表征为实数值向量的高效工具。

深度学习 算法 自然语言处理 语言模型

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础

1. 词向量基础     用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就出现了。最早的词向量是很冗长的,它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置为1。

算法 神经网络 语言模型

LSTM

Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考。

深度学习 模块 神经网络 语言模型 RNN

我也说说中文分词(上:基于字符串匹配)

1. 序 词是句子组成的基本单元,不像英语句子已经分好词了,中文处理的第一步就是中文分词。 分词中面临的三大基本问题 分词规范 分词歧义 未登录词的识别 中文分词算法大概分为两大类第一类:基于字符串匹配     即扫描字符串,如果发现字符串的子串和词相同,就算匹配。

Group 语言模型

基于统计语言模型的分词方法

      20世纪80年代更早提出的分词方法大部分是基于词表进行的,称为基于词表分词方法。近10年来,随着统计方法的迅速发展,人们提出很多基于统计的模型分词方法和规则方法与统计方法相结合的分词技术,称为基于统计模型的分词方法。

序列 html 语言模型

RNN介绍,较易懂

人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考。

模块 神经网络 语言模型

递归神经网络

介绍 可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。 语言模型 此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。

存储 神经网络 语言模型

TensorFlow入门(五)多层 LSTM 通俗易懂版

前言:其实之前就已经用过 LSTM 了,是在深度学习框架 keras 上直接用的,但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解,心里牵挂着难受呀!今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文,看完这后,焕然大悟,对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题。

BY 神经网络 语言模型

(译)理解 LSTM 网络 (Understanding LSTM Networks by colah)

前言:其实之前就已经用过 LSTM 了,是在深度学习框架 keras 上直接用的,但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解,心里牵挂着难受呀!今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文,看完这后,焕然大悟,对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题。

BY 神经网络 语言模型

谈谈谷歌word2vec的原理

word2vec 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)。

分布式 函数 神经网络 语言模型

(转)word2vec前世今生

word2vec 前世今生   2013年,Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec,引起了工业界和学术界的关注。首先,word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练;其次,该工具得到的训练结果——词向量(word embedding),也是很多NLP任务的基础。

算法 函数 序列 神经网络 语言模型

论文笔记之:Natural Language Object Retrieval

论文笔记之:Natural Language Object Retrieval 2017-07-10  16:50:43       本文旨在通过给定的文本描述,在图像中去实现物体的定位和识别。大致流程图如下:        此处,作者强调了一点不同之处:   Natural language ob...

Image 语言模型

广告主产品推词中的NLP

加词,加产品,调价是广告主的核心问题,为了解决广告主加词的问题在阿里巴巴以及速卖通的账户后台提供了加词利器——先知,一键解决广告主烦恼,从此不再为加词而忧愁。 一 引言 在目前付费搜索引擎中,买词和竞价成为广告主竞争流量的主要手段。

信息检索算法/实践 算法 模块 排序 offer 语言模型

一起谈.NET技术,Visual Studio DSL 入门 3---创建一个简单的DSL模型

从这节开始我们就开始我们的DSL之旅, 首先确保你已经安装了Visual Studio Sdk,并且使用的是Visual Studio 2008.我们先大概创建一个简单的DSL项目,通过这个项目来了解dsl的开发环境和流程.

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RNN介绍,较易懂RNN是什么介绍

Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。

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循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解。

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Github 本周最热的 10 款「机器学习」开源项目 | PaperDaily #27

Kubeflow用于 Kubernetes 的机器学习工具库 Kubeflow 是由 Google 发布的机器学习工具库,能方便用户在 Kubernetes 上部署机器学习平台。Kuberflow 的目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的途径找到最佳 OSS 解决方案。

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