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2018 NLPCC Chinese Grammatical Error Correction 论文小结

这一段时间,笔者一直在研究语音识别后的文本纠错,而就在八月26-30日,CCF的自然语言处理和中文计算会议召开了,笔者也从师兄那里拿到了新鲜出炉的会议论文集,其中重点看的自然是其shared task2:grammatical error correction的overview以及优胜团队的论文。

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DeepLearning.ai学习笔记(五)序列模型 -- week1 循环序列模型

一、为什么选择序列模型 序列模型可以用于很多领域,如语音识别,撰写文章等等。总之很多优点。。。 二、数学符号 为了后面方便说明,先将会用到的数学符号进行介绍。 以下图为例,假如我们需要定位一句话中人名出现的位置。

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DeepLearning.ai学习笔记(五)序列模型 -- week2 序列模型和注意力机制

一、基础模型 假设要翻译下面这句话: "简将要在9月访问中国" 正确的翻译结果应该是: "Jane is visiting China in September" 在这个例子中输入数据是10个中文汉字,输出为6个英文单词,\(T_x\)和\(T_y\)数量不一致,这就需要用到序列到序列的RNN模型。

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你的英语为啥学不好?跟机器翻译比比看

对许多中国学生来说,学英语是个相当亏本儿的事儿。 从小学开始,一直学到大学四六级,参加英语考试可谓身经百战。即便不算课外补习,学时也很可观。

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如何用 Python 和 gensim 调用中文词嵌入预训练模型?

利用 Python 和 Spacy 尝试过英文的词嵌入模型后,你是不是很想了解如何对中文词语做向量表达,让机器建模时捕捉更多语义信息呢?这份视频教程,会手把手教你操作。

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AWD-LSTM为什么这么棒?

AWD-LSTM为什么这么棒,看完你就明白啦!

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【译Py】2018年8月,GitHub上的Python数据科学明星项目:自动化机器学习、自然语言处理、可视化、机器学习工作流

原文作者:Matthew Mayo 原文地址:GitHub Python Data Science Spotlight: AutoML, NLP, Visualization, ML Workflows Python数据分析 本文是“五个不容忽视的机器学习项目”一文的续篇。

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深度学习及其在语音处理中的应用综述

版权声明:本文为博主原创文章,原文均发表自http://www.yushuai.me。未经允许,禁止转载。 https://blog.csdn.net/davidcheungchina/article/details/78243340 1. 前言 人工智能是当前的一个热点话题,从当前Google旗下的AlphaGO到智能汽车,人工智能已经步入我们生活的方方面面。

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对话机器人ChatBot综述

主要内容 1. 模型简介 基于生成 MLP 基于搜索 Chatterbot、DocChat (TFIDF、向量距离、KDtree) 基于API 2.

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