【深度学习】实验18 自然语言处理
自然语言处理自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一种计算机科学和人工智能的交叉学科，致力于使计算机能够理解、分析、生成和处理自然语言文本（如英语、中文等）。这种技术涉及到语言学、统计学、机器学习、人工智能等领域的知识和技术。NLP的目标是使计算机能够像人...
深度学习LSTM网络：自然语言处理实践
1 RNN上节课我们利用词嵌入把句子转化为词向量序列的详细过程，但忽略了语言数据在时间上的关联性，这节课来让我们的神经网络具有处理这种关联的能力我们不考虑预处理这一过程，假设都已经处理成了合适的300维词向量，现在我们开始改造一下神经网络的工作模式：我们将每次的输出值保存起来，与下一个词向量一起作为...
深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用
近年来，深度学习技术以其卓越的性能在计算机视觉和自然语言处理领域取得了巨大成功。从图像分类到机器翻译，深度学习已经成为这些领域中不可或缺的工具。本文将探讨深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用，分析其背后的原理和算法，并展望未来可能的发展趋势。 计算机视觉中的深度学习应用 计算机视觉是研究如何让...
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
![深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230612_ae15e835557746388e1276a251ca74b6.png)
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 1.N-Gram N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的...
![深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230612_f6156a252ec749c2b2da136bddf3a09d.png)
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注） 1.命名实体识别介绍 命名实体识别（Named Entity Recoginition, NER）旨在将一串文本中的实体识别出来，并标注出它所指代的类型，比如人名、...
PyTorch深度学习实战 | 自然语言处理与强化学习
自然语言区别于计算机所使用的机器语言和程序语言，是指人类用于日常交流的语言。而自然语言处理的目的是要让计算机来理解和处理人类的语言。让计算机来理解和处理人类的语言也不是一件容易的事情，因为语言对于感知的抽象很多时候并不是直观的、完整的。我们的视觉感知到一个物体，就是实实在在地接收到了代表这个物体的所...
《深度学习与自然语言处理》电子版地址
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【一文讲解深度学习】语言自然语言处理（NLP）第一篇
【一文讲解深度学习】语言自然语言处理（NLP）博主介绍自然语言处理概述NLP 的定义NLP的主要任务分词词义消歧识别物体识别（NER）词性标注（PoS）文本分类语言生成问答（QA）系统机器翻译（MT）NLP的发展历程快速发展期（1957~197...
CS224n 笔记1-自然语言处理与深度学习简介（二）
4 基于迭代的算法-Word2vec让我们后退一步尝试新的方法，我们可以尝试创建一个模型，它可以在一段时间内学习一个迭代，并最终能够根据上下文对一个单词的概率进行编码，而不是计算和存储一些巨大的数据集（可能是几十亿个句子）。这个想法就是设计一个模型，其参数为一个词向量（word vec...
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