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自然语言处理
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blog.csdn.net个人学习nlp笔记：学习材料CS124、COSC572和《Speech and Language Processing》第三版 自然语言处理 学习笔记（一） 1.正则表达式和文本标准化 Regular Expressions, Text Normalization & Edit Distanc 1.
blog.csdn.net互信息与点互信息 点互信息 在机器学习领域，经常会用到点互信息PMI这个指标来衡量两个事物之间的相关性（比如两个词）。原理如下： 若x与y不相关，则p(x,y)=p(x)p(y)。二者相关性越大，则p(x,y)就相比于p(x)p(y)越大。中间那个等式较好理解：在y出现的情况下x出现的概率除以x本身
blog.csdn.net深度学习自然语言处理（1） 特邀小学生 于 2020-09-24 22:25:02 发布 136收藏 分类专栏：NLP文章标签：自然语言处理深度学习 版权 NLP专栏收录该内容 4 篇文章0 订阅 订阅专栏 目录 文章主要为自然语言的文法规则介绍及应用 一、文法 形式语法：形式语法是一个四元组(N,
blog.csdn.net1.Rasa从服务器获取模型 解析：可以配置HTTP服务器以从其它URL获取模型： asa run --enable-api --log-file out.log --endpoints my_endpoints.yml 1 模型服务器在端点配置[my_endpoints.yml]中指定，可以在其中
blog.csdn.net1、隐马尔可夫链路一般较短原因 连乘链路太长，会导致数据稀疏，零频词太多 2、零频问题的一般解决方案 平滑/回退/差值 当n设置较小时，仍然会存在oov问题（语料中未出现的词） 2.1、平滑 2.1.1、加1平滑/拉普拉斯平滑 当很多词出现次数较少时，加1会带来较大的偏差，加1平滑效果一般不佳 2.
blog.csdn.net自然语言处理 自然语言处理，简称NLP，是一种利用计算机为工具对人类特有的书面形式、口头形式的自然语言信息进行各种类型处理和加工的技术 核心问题 文本分类、关键词提取、情感分析、语义消歧、主题模型、机器翻译、问题回答、汉语分词、垂直领域的对话机器人 Tokenization(标记化/分词) 文本是不
blog.csdn.net2020自然语言处理 语⾔ 是⼀种由三部分组成的符号交流系统：记号，意义和连接两者的符码。 由组合语法规则制约、旨在传达语义的记号形式系统。 自然语言：⼈类语⾔，通常是指一种自然地随文化演化的语言。汉语、英语、法语、西班牙语、葡萄牙文、日语、韩语、意大利文、德文为自然语言的例子。 自然语言处理 利⽤
blog.csdn.netTextRank是自然语言处理领域一种比较常见的关键词提取算法，可用于提取关键词、短语和自动生成文本摘要。TextRank是由PageRank算法改进过来的，所以有大量借鉴PageRank的思想，其处理文本数据的过程主要包括以下几个步骤： （1）首先，将原文本拆分为句子，在每个句子中过滤掉停用词（可
blog.csdn.net目录 0、NLP任务的基础——符号向量化 0.0 词袋模型 0.1 查表/One-hot编码 0.2 词嵌入模型/预训练模型 0.2.0 Word2Vec （0）CBOW （1）Skip-gram 0.2.1 GloVe 0.2.2 WordPiece 0.2.3 BERT 0.2.4 ERNIE
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