自然语言处理的语义建模介绍

本文主要是简单介绍了自然语言 处理( NLP ) 语义建模思想。 在本文中,我将简单介绍自然语言 处理(NLP ) 语义建模思想。 语义建模(或 语义语法)通常与语言建模(或语言语法)相比较,我们现在从二者 定义和对比来理解 语义建模。语言与 ...

《语义网基础教程(原书第3版)》—— 3.4 处理一个开放世界的构造子

访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###3.4  处理一个开放世界 构造子与传统数据库不同,不是每个 语义网上 资源都会以同样 模式(schema)描述,或者都拥有同样 属性。这叫做开放世界假设。例如,一些公寓可能比其他 ...

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 1: 语义表示——从符号表示到分布表示

![image](https://yqfile.alicdn.com/074d6ced18498fbba5f7eb513faa7bb0ed68e4e3.png)自然语言 处理一直以来都是比较抽象 ,都是直接用词汇和符号来表达概念。但是使用符号存在一个问题 ...

调整I2I算法策略,强化实时反馈的用户体验 - 智能推荐

同步到 智能推荐系统。二、商品类目信息优化传统 I2I(ItemCF) 算法,能够依据行为学习出item之间 相似度,产出item之间相似度分数。这种方法可能会发现一些认知程度无法理解 高分(如典型 啤酒和尿不湿关联)。本着可解释性强+实时反馈层体验优化 初衷 ...

语义挖掘工具 - 智能对话分析

未命中意图 句子进行聚类挖掘,并展示在类别明细列表中。【挖掘结果】 处理语句总数:表示进行 语义挖掘的话术数据总数,即对应了 语义分析中 未命中条数。聚出类别个数:表示系统进行挖掘后聚类出意图相近 类别簇数。最多数量 类别共:表示系统进行挖掘后聚类出 所有类别簇 ...

NLPIR文本智能分词是语义挖掘的关键

null  词法分析是自然语言 处理 基础与关键。在中文自然语言 处理中,词是最小 能够独立活动 有意义 语言成分。汉语是以字为基本书写单位,词语之间没有明显 区分标记,因此进行中文自然语言 处理通常是先将汉语文本中 字符串切分成合理 词语序列,然后再在此基础 ...

大道至简:智能语义检测的武林

&未来, 智能 语义化检测引擎这门绝学,将进化成实时大数据分析引擎。招式进化 关键,就在于 算法 优化,计算 能力和成本,还有数据聚类和清洗 技术,等等。&基于上述 理念和检测 原理,阿里云研发了全新 云盾WAF 智能检测引擎。该 智能引擎 ...

论文Express | 美图云+中科院AAAI2018:视频语义理解的类脑智能

变化进行转移。因此,在这样 数据集上人工建立标签体系非常困难。NOASSOM 算法 提出有效解决了 算法模型在训练过程中无标签输入 问题。NOASSOM 算法 原理NOASSOM是通过模拟视觉皮层中表面区域 结构来构建 ,以数据驱动自组织更新,恢复基本 ...

《算法技术手册》一第2章 算法的数学原理

”公众号查看。###第2章#### 算法 数学 原理选择 算法 一个很重要 考虑因素就是 算法 执行速度。计算一个 算法 期望执行时间本质上是一个数学运算过程。本章将透过现象看本质,阐述隐藏在 算法时间预测背后 数学 原理。在阅读本章之后,读者将能够理解本书中使用到 各类数学术语。这些术语贯穿全书,也时常出现在其他 算法类书籍当中。 ...

【字符串处理算法】删除特定的字符的算法设计及C代码实现

;,那么经程序 处理之后 字符串为“124bcd”;又如,长字符串为“good bye”,短字符串为“obh”,那么经程序 处理之后 字符串为“gd ye&rdquo ...

【字符串处理算法】将输入字符串中的各个单词反序的算法设计及C代码实现

do”,那么输出 字符串为“do you do how Hello,”。注意保留各个单词之间 空格及相应 标点符号。 二、 算法设计通过观察示例字符串(即“Hello, how do you do ...

【字符串处理算法】字符串转换为整数的算法设计及C代码实现

函数atoi。 二、 算法设计我们都知道,如果给定一个整数123,那么其表示方法是:123=1*100+2*10+3。也就是说,一个整数是由其各位上 数字按照位数求和组成 。因此,这个需求 解决方法很简单,只要将字符串中 各位数字按照其 ...

【字符串处理算法】最长连续字符及其出现次数的算法设计及C代码实现

最长连续字符是a,其连续出现 次数为1。 二、 算法设计我们可以采取逐个比较字符串中各个字符 办法来获取最长连续字符及其连续出现 次数。程序 总体流程如图1所示。图1 程序 总体流程 三、特殊流程考虑在编写程序 过程中 ...

【字符串处理算法】回文判断的算法设计及C代码实现

。3.“我爱我”是一个中文字符 回文串,因为正读和反读都是“我爱我”。4.“我爱你”不是一个中文字符 回文串。 二、 算法设计对于非中文字符 回文串 判断比较简单 ...

特殊的日子(2015年5月1日劳动节)纪念回归和新的征程,用LRU和LFU两个小算法原理和区别来抛砖引玉

了,对于自己当前 状态,觉得首先要有所沉淀,然后就是要放空自己,唯有放空自己方能继续进步。以后一段时间更新 博客内容主体是与Android Framework相关 疑难问题分析、机制实现 原理、源代码调用分析,然后伴有一些常用 算法,语言特性,程序 ...

【字符串处理算法】字符串包含的算法设计及C代码实现

”,短字符串是“AAB”,那么短字符串中 所有字符都在长字符串中,即长字符串包含了短字符串。 二、 算法设计我们都知道,就像人体是由一个个 细胞组成一样,一个字符串是由一个个 字符组成。如果组成某个字符串 所有字符 ...

【字符串处理算法】获取最长公共子串的算法设计及C代码实现

;fecdba”,那么这两个字符串 第一个最长公共子串为“cd”。 二、 算法设计我们可以首先寻找两个字符串中 第一个相等 字符,然后分别向后移动来比较对应位置 字符是否相等。即如果字符串1为&ldquo ...

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—第5章5.2节 主成分分析方法在人脸图像识别中的应用

本节书摘来自异步社区《人脸识别 原理算法——动态人脸识别系统研究》一书中 第5章5.2节 主成分分析方法在人脸图像识别中 应用,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区&rdquo ...

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—第3章3.3节基于模板的探测方法

本节书摘来自异步社区《人脸识别 原理算法——动态人脸识别系统研究》一书中 第3章3.3节基于模板 探测方法,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 ...

C++程序设计:原理与实践(进阶篇)16.2 最简单的算法f?ind()

16.2 最简单 算法f?ind()f?ind()可能是最简单但又很有用 算法,它在一个序列中查找一个给定值:&让我们看看f?ind() 定义。你自然可以无须了解f?ind() 确切实现细节就使用它—&mdash ...

常见hash算法的原理

  (3) SHA-1 及其他  SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用 ,它对长度小于264 输入,产生长度为160bit 散列值,因此抗穷举(brute-force)性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同 原理,并且模仿了该 算法。  哈 ...

MUSICA(多尺度图像对比度增强)算法的简要原理及VC实现-1[r]

nullMUSICA 专利文档:MUSICA_patent - Original document.pdf&&& 算法 原理:&&& 图像增强 一般方法是对比度拉伸和直方图均衡,这两种方法对于 ...

Zookeeper笔记(二)Paxos算法与Zookeeper的工作原理

Apache Hadoop 一个子项目,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到 一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项 管理等。paxos 算法Zookeeper 采用paxos一致性 算法保证了数据 一致性 ...

缺失的白皮书:DPOS共识算法工作原理及鲁棒性根源分析

委托权益证明(DPOS) 分析,目的是为DPOS 工作 原理及其鲁棒性根源提供一个分析。DPOS 早期描述可以在bitshares.org找到。不过,那个描述还包含了许多不属于实际共识过程 内容。所有区块链本质上都是一种由交易驱动 确定性状态机。共识是商定 ...

机器学习中决策树的原理与算法 | 科普

,C4.5 算法是信息增益比,CART 算法是基尼指数,这个指数在上面介绍信息熵 表格中就有,可以参考。决策树 原理算法部分就基本上介绍完毕,因为防止模型过拟合也是机器学习中 一个重要议题,所以,我再简单介绍一下决策树 剪枝。之所以会发生过 ...

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—1章1.4节人脸图像识别主要研究的问题

本节书摘来自异步社区《人脸识别 原理算法——动态人脸识别系统研究》一书中 1章1.4节人脸图像识别主要研究 问题,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 ...

编译原理笔记4:从正规式到词法分析器(1):构造词法分析器的一般步骤、从正规式到 NFA,Thompson 算法

;;优化上一步得到 DFA,使其状态数最少,这一步叫做 ”最小化“;从 上一步 得到 DFA 来构造词法分析器。在上面 步骤中,我们通过 NFA 构造 DFA 而非直接构造 DFA ,是因为有专门 算法工具来一步步完成从 ...

AR算法原理及深度学习在计算机视觉中的应用

去年以来,越来越多 AR技术被用在各大互联网公司APP 营销场景中,其中最多 便是AR识别和追踪。但一段时间内,真正掌握识别追踪核心技术和应用 国内团队并不多,甚至出现了专门提供AR识别SDK 小公司创业机会。那么,AR识别技术背后 算法 原理是 ...

《语义网基础教程(原书第3版)》—— 第1章 语义网的愿景

,可以概括如下:1)使得结构化和半结构化 数据以标准化 格式在万维网上可用;2)不仅制造数据集,还创建万维网上可解读 个体数据元素及其关系;3)使用形式化模型来描述这些数据 隐含语义,使得这些隐含 语义能够被机器 处理。决定利用结构化和半结构化 ...

《现代体系结构上的UNIX系统:内核程序员的对称多处理和缓存技术(修订版)》——第1章 回顾UNIX内核原理 1.1引言

UNIX系统是一种多用户、多任务操作系统,它提供了高度 程序可移植性以及丰富 开发工具集合。UNIX系统取得成功 一部分原因在于它提供 可移植 应用程序接口集合。这一接口集合能够轻而易举地 处理把应用程序从一家厂商 系统移植到另一家厂商 问题。本节书摘来自 ...

《语义网基础教程(原书第3版)》—— 2.7 RDF和RDF模式的公理化语义

本节书摘来自华章出版社《 语义网基础教程(原书第3版)》一 书中 第2章,第2.7节,作者:(希)Grigoris Antoniou(荷)Paul Groth(荷)Frank van Harmelen(荷)Rinke Hoekstra ,更多章节内容可以 ...

收集的几篇关于Asp.Net处理原理和URL重写的几篇文章

.cnblogs.com/csky/archive/2006/08/09/urlrewrite.htmlAsp.net管道 处理和HttpApplication中 事件 处理顺序(From《工作 原理 ...

《现代体系结构上的UNIX系统:内核程序员的对称多处理和缓存技术(修订版)》——2.2 高速缓存基本原理

。为了搜索一个高速缓存,来自CPU 地址经散列 处理生成一个索引(index),这个索引指向高速缓存中 一个或者多个位置,如果相应 数据被缓存了,那么就会保存在这些位置上。和许多散列 算法一样,不同 地址可能产生相同 索引值。于是必须用这些位置上 标记 ...

Batch Normalization的算法本质是在网络每一层的输入前增加一层BN层(也即归一化层),对数据进行归一化处理,然后再进入网络下一层,但是BN并不是简单的对数据进行求归一化,而是引入了两个参数λ和β去进行数据重构

nullBatch NormalizationBatch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门 一个 算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好 效果。众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练 ...

原理解析 | Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理

Flink数据 处理完后发送 大多数外部系统。Flink应用程序与各种数据输出端进行交互,开发人员需要有能力自己维护组件 上下文来保证Exactly-Once语义。为了提供端到端 Exactly-Once 语义 – 也就是说,除了Flink应用 ...

《Linux内核设计的艺术:图解Linux操作系统架构设计与实现原理》——2.5 异常处理类中断服务程序挂接

本节书摘来自华章计算机《Linux内核设计 艺术:图解Linux操作系统架构设计与实现 原理》一书中 第2章,第2.5节,作者:新设计团队著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###2.5 异常 处理类中断服务 ...

3 关于数据仓库维度数据处理的方法探究系列——缓慢变化维概述和原理

系统只需要一个简单 UPDATE即可;而对于数据仓库系统则要区分同一个工号前后不同 人员信息,以避免查询时对同一个工号发生 歧义。&对于一般性 维度,仍建议使用最简单 方式进行维度 处理,即覆盖法,对于维度只做更新和插入 处理,不做删除,即 ...

一篇很好的参考文章:深度学习算法在自然语言处理中的一些心得

Research Engineering Blog编辑,专注于各种计算机技术 研究和探索。个人主页:https://medium.com/@frank_chung以下为译文:深度学习逐渐在NLP(自然语言 处理)上发挥重要作用。 在此我就NLP ...

《大数据架构和算法实现之路:电商系统的技术实战》——1.2 分类任务的处理流程

本节书摘来自华章计算机《大数据架构和 算法实现之路:电商系统 技术实战》一书中 第1章,第1.2节,作者 黄 申,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。###1.2 分类任务 处理流程给出分类问题 ...

阿里巴巴飞天大数据平台OpenSearch最新特性

解决搜索结果召回问题的主要路径就是建立起搜索关键词的<em>智能语义</em>理解服务,而从0到1的实现该能力不仅需要多个精通NLP<em>的算法</em>专家,还需要至少几十万量级有人工标注的数据物料做训练,而现阶段,客户方面既没人也没...

抠图剧“一毛特效”不忍直视,以假乱真才是 AI 视频...

市面上,商用软件中的抠图算法,需要<em>处理</em>更加通用的场景,加之受计算资源限制,无法使用特别复杂<em>的算法</em>,还达不到特别的<em>智能</em>。不过,最近两年,深度学习在像素级分类任务上取得了较大的进展。<em>智能</em>抠图相关<em>的算法</em>,...

深思考人工<em>智能</em> CEO 杨志明:多模态<em>语义</em>理解,是机器...

在深思考人工<em>智能</em>CEO兼AI<em>算法</em>科学家——杨志明博士看来,目前人机对话的体验和效果远远不够,背后缺的就是多模态<em>语义</em>理解,而拥有多模态<em>语义</em>理解相关技术的深思考,已经在汽车、<em>智能</em>家居、医疗健康等领域实现产品和...

写烦了CRUD的代码,要不要来学点AI放松一下?

本书理论推导与证明详细、深入,结构清晰,详细地讲述主要<em>算法</em>的<em>原理</em>与细节,让读者不仅知其然,还知其所以然,真正理解<em>算法</em>、学会使用<em>算法</em>。对于计算机、人工<em>智能</em>及相关专业的本科生和研究生,这是一本适合入门与...

电商搜索<em>算法</em>技术的演进

小叽导读:搜索与推荐算法经过多年的发展,从最初简单的统计模型,机器学习到形成完整的离线在线与实时的深度学习与<em>智能</em>决策体系,每年都有新<em>的算法</em>突破,帮助搜索与推荐的体验与效果取得大幅提升,成为驱动电商商业...

人机协同时代,AI助力90.4%双11前端模块自动生成

本质是通过设计工具插件从设计稿中提取 JSON 描述信息,通过规则系统、计算机视觉和机器学习等<em>智能</em>还原技术对 JSON 进行<em>处理</em>和转换,最终得到一个符合代码结构和代码<em>语义</em>的 JSON,再用一个 DSL 转换器,转换为前端...

神经网络语言<em>处理</em>工作<em>原理</em>被破解

在网络被训练后,它的创建者可以确定所有连接的权重,但有成千上万个甚至多个节点,甚至它们之间有更多的连接,推断出这些权重编码<em>的算法</em>几乎是不可能的。麻省理工和卡塔尔计算研究所研究人员的技术包括训练一个神经...

阿里云云效<em>智能</em>化代码平台的探索与实践

本文节选自玄坛的分享,为方便开发者阅读,删除“背景”介绍部分,将集中讲解云效代码管理平台中<em>智能</em>化技术的应用以及实现<em>原理</em>。人工<em>智能</em>赋能开发者 解决软件研发问题作为一名开发者,在日常工作中会遇到哪些问题?...

每一页都是干货,这10本Python新书,我必须推荐给你

本书将对代码功能的理解与编程语言语法和<em>语义</em>的理解分离开来,从解每个谜题开始,先给出解谜题<em>的算法</em>,随后用Python语法和<em>语义</em>实现对应<em>的算法</em>,并适当做出解释。本书包含了21个谜题,其中很多谜题都广为流传,如多...

揭秘<em>智能</em>问答系统背后的深度学习网络

借助于阿里平台,研发<em>的算法</em>影响着全球十多亿人。问答AI将会无处不在 本文将为大家分享问答系统背后的<em>原理</em>以及深度学习在问答系统中的应用。本文中所谓的“问答”就是“一问一答”,也就是用户提出问题,AI系统给出...
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