独家 | Python利用深度学习进行文本摘要的综合指南（附教程）
作者：ARAVIND PAI 文章来源：微信公众号 数据派THU 翻译：和中华 校对：申利彬 ---- 本文介绍了如何利用seq2seq来建立一个文本摘要模型，以及其中的注意力机制。并利用Keras搭建编写了一个完整的模型代码。 介绍 “我不想要完整的报告，只需给我一个结果摘要”。我发现自己经常处于这种状况——无论是在大学还是在职场中。我们准备了一份综合全面的报告，但教师/主管却仅仅有时间阅读摘....
用深度学习从非结构化文本中提取特定信息
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Deep learning for specific information extraction from unstructured texts 作者 | Intuition Engineering 翻译 | AI小山 编辑 | 王立鱼 原文链接： https://towardsdatascienc...
干货解析｜深度学习文本分类在支付宝投诉文本模型上的应用
小蚂蚁说： 随着深度学习的快速发展，以及在图像、语音领域取得的不错成果，基于深度学习的自然语言处理技术也日益受到人们的关注。计算机是怎么理解人类的语言的呢？ 传统机器学习的应用，常常是利用上述人工总结的文本特征，但往往会遇到一些问题。比如“猫”和“咪”这两词语的语义很接近（即近义词），但计算机并不能真正的在词语语义层面理解，只是把他们当作了两个不同的词语。再比如“小狗”和“小猫”是很相关的...
深度学习在文本简化方面有什么最新应用进展？
雷锋网按：本文作者谭继伟、姚金戈，均为北京大学计算机科学与技术研究所在读博士生，研究方向主要包括文本信息推荐与自动摘要。 背景与介绍 近年来，机器翻译任务依靠深度学习技术取得了重大突破。最先进的神经机器翻译模型已经能够在多种语言上超越传统统计机器翻译模型的性能。在传统统计机器翻译模型上积累深厚的谷歌，也终于开始将最新的神经机器翻译系统逐步上线。 目前神经机器翻译的技术基础是端到端的编码器-解码器....
用深度学习来获取文本语义: 词向量应用于自然语言处理
◆ ◆ ◆ 序 词向量是一种把词处理成向量的技术，并且保证向量间的相对相似度和语义相似度是相关的。这个技术是在无监督学习方面最成功的应用之一。传统上，自然语言处理（NLP）系统把词编码成字符串。这种方式是随意确定的，且对于获取词之间可能存在的关系并没有提供有用的信息。词向量是NLP领域的一个替代方案。它把词或短语映射成实数向量，把特征从词汇表大小的高维度空间降低到一个相对低的维...
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