自然语言处理实战第二版（MEAP）（四）（3）
自然语言处理实战第二版（MEAP）（四）（2）https://developer.aliyun.com/article/1517993 7.4.3 迁移学习 另一个可以帮助你的 CNN 模型的优化方法是使用预训练的词嵌入，如 GloVe。这并不是作弊，因为这些模型是以无监督的方式训练的，没有使用你的灾难推文数据集的任何标签。你可以将这些 GloVe 向量中所包含的所有学习迁移到您...
自然语言处理实战第二版（MEAP）（四）（1）
第七章：通过卷积神经网络（CNNs）在文本中找到知识的核心 本章内容包括 理解自然语言处理的神经网络 在序列中找到模式 使用 PyTorch 构建 CNN 训练一个 CNN 训练嵌入 对文本进行分类 在本章中，你将解锁卷积在自然语言处理中被误解的超能力。这将帮助你的机器通过检测单词序列中的模式以及它们...
自然语言处理实战第二版（MEAP）（四）（2）
自然语言处理实战第二版（MEAP）（四）（1）https://developer.aliyun.com/article/1517990 7.3 莫尔斯电码 在 ASCII 文本和计算机甚至电话出现之前，还有另一种交流自然语言的方式：莫尔斯电码。莫尔斯电码是一种将点和短划替代自然语言字母和单词的文本编码。这些点和短划在电报线上或无线电波上变成长音和短音的蜂鸣声。莫尔斯电码听起来就像...
自然语言处理实战第二版（MEAP）（三）（5）
自然语言处理实战第二版（MEAP）（三）（4）https://developer.aliyun.com/article/1517960 6.5 Word2Vec 替代方案 Word2Vec 是一项突破，但它依赖于必须使用反向传播进行训练的神经网络模型。自 Mikolov 首次推广词嵌入以来，研究人员提出了越来越准确和高效的方式来将单词的含义嵌入向量空间。 Wo...
自然语言处理实战第二版（MEAP）（三）（4）
自然语言处理实战第二版（MEAP）（三）（3）https://developer.aliyun.com/article/1517956 6.4.3 学习没有字典的含义 对于这个 Word2Vec 训练示例，您不需要使用字典，比如 wiktionary.org 来明确定义单词的含义。相反，您可以只让 Word2Vec 读取包含有意义的句子的文本。您将使用 PyTorch 中 tor...
自然语言处理实战第二版（MEAP）（三）（3）
自然语言处理实战第二版（MEAP）（三）（2）https://developer.aliyun.com/article/1517953 6.2 应用 哎呀，这些令人惊叹的词向量有什么用？词向量可以在需要机器理解单词或短 N-gram 的任何地方使用。以下是一些词向量在现实世界中已被证明有用的 N-gram 的示例： 标签 标签和关键词 命名...
自然语言处理实战第二版（MEAP）（三）（1）
第五章：字脑（神经网络） 本章包括 为你的神经网络构建一个基础层 理解反向传播以训练神经网络 在 Python 中实现一个基本的神经网络 在 PyTorch 中实现一个可扩展的神经网络 堆叠网络层以获得更好的数据表示 调整你的神经网络以获得更好的性能 当你读到这一章的标题，“字脑”，你的大脑中的神经元...
自然语言处理实战第二版（MEAP）（三）（2）
自然语言处理实战第二版（MEAP）（三）（1）https://developer.aliyun.com/article/1517948 5.2.4 性别信息学 首先，导入 Pandas 并设置 max_rows 以仅显示您的 DataFrame 的几行。 >>...
自然语言处理实战第二版（MEAP）（二）（5）
自然语言处理实战第二版（MEAP）（二）（4）https://developer.aliyun.com/article/1517855 4.5 潜在狄利克雷分配（LDiA） 在本章的大部分时间里，你已经学习了关于潜在语义分析以及使用 Scikit-Learn 将单词和短语的潜在含义表示为向量的各种方法。LSA 应该是大多数主题建模、语义搜索或基于内容的推荐引擎的首选^([18])...
自然语言处理实战第二版（MEAP）（二）（1）
第三章：用单词做数学运算（TF-IDF 向量） 本章包括 计算单词、n-grams 和词频以分析含义 使用Zipf 定律预测单词出现概率 将自然语言文本表示为向量 使用文档频率在文本集合中找到相关文档 使用余弦相似度估计文档对的相似性 收集并计数了单词（标记），并将它们分桶为词干或词元后，就可以对它们做一些有趣...
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