从理论到实践：如何使用长短期记忆网络（LSTM）改善自然语言处理任务
随着深度学习技术的发展，循环神经网络（RNNs）及其变体，特别是长短期记忆网络（LSTMs），已经成为处理序列数据的强大工具。在自然语言处理（NLP）领域，LSTM因其能够捕捉文本中的长期依赖关系而变得尤为重要。本文将介绍LSTM的基本原理，并...
基于Bi-LSTM与CRF实现中文命名实体识别任务
一、基于Bi-LSTM与CRF实现中文命名实体识别任务命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。本项目实现一个简单的命名实体识别方法，该方法通过BiLSTM+CRF模型预测出文本中文字所对应的标签，再根据标签提取出文本中的实体。二、数据集介绍本数据集共包含约2.7万中文文本，其中包括约2.08万训练集，0.23万验证集和0.46万测试集。数据集分别命名....
【自然语言NLP】TensorFlow使用LSTM实现文本匹配任务
在NLP自然语言处理领域，有时我们需要计算不同文本之间的相似度，将不同文本进行编码，然后处理成Embedding定长表示向量，然后使用LSTM进行输出文本表示，定义多个多输入源数据进行计算。句子1：我不爱吃剁椒鱼头，但是我爱吃鱼头句子2：我爱吃土豆，但是不爱吃地瓜同样使用LSTM网络，把每个句子抽象成一个向量表示，通过计算这两个向量之间的相似度，就可以快速完成文本相似度计算任务。在实际场景里，我....
【自然语言NLP】TensorFlow使用LSTM实现情感分析任务
自然语言情感分析众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）。利用机器自动分析这些情感倾向，不但有助于帮助企业了解消费者对其产品的感受，为产品改进提供依据；同时还有助于企业分析商业伙伴们的态度，一遍更好地进行商业决策。我们可以将情感分析任务定义为一个分类问题，即指定一个文本输入，机器通过对文本进行分析、处理....
【37】使用LSTM实现文本分类、图像分类、图像生成任务
在上一篇文章中，使用了LSTM来预测时序信息，接下来就继续对LSTM进行一些拓展应用：1）使用LSTM网络来对文本分类2）使用LSTM网络来对图像分类3）使用LSTM网络来生成手写数字图像我们可以把文本，图像统统看成是序列信息，就可以让LSTM使用。这里就随便写了几个小引用稍微玩一下，发掘一下lstm的用途。ps：也反应了时序网络的功能强大，Transformer的多种可能性，多模态的可行性。1....
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