CS224N 第7页

cs224n学习笔记L1:自然语言处理简介

下一章：cs224n学习笔记L2:wordvectorsandwordsenses文章目录一、课堂内容二、课程介绍2.1课堂资源2.2教学目标2.3新加入内容2.4作业说明三、课堂内容3.1语言学及词汇

geek_hch·2020-06-23 10:58

【笔记3-3】CS224N课程笔记 - 高级词向量表示

CS224N（三）WordVectors2GloVe全局统计信息+类比功能共现矩阵的表示最小方差目标函数GloVe总结词向量的评估内部评估外部评估内部评估方法示例：词向量类比内部评估方法示例：相关性评估模糊单词的处理外部任务训练任务描述词向量的再训练

jessie_weiqing·2020-06-22 23:12

NLP.TM[31] | 2018年的一篇NER综述笔记

往期回顾：NLP.TM[25]|CS224N学习小结NLP.TM[26]|bert之我见-attention篇NLP.TM[27]|bert之我见-positionalencodingNLP.TM[28

机智的叉烧·2020-06-22 16:18

NLP, 知识图谱参考资源

://cs224d.stanford.edu/CS224d:DeepLearningforNaturalLanguageProcessinghttp://web.stanford.edu/class/cs224n

antkillerfarm·2020-06-22 14:52

【2019斯坦福CS224N笔记】（13）Contextual Word Representations and Pretraining

csdn：https://blog.csdn.net/abcgkjgithub：https://github.com/aimi-cn/AILearners词向量的表示目前为止，我们已经学过了one-hot编码、word2vec、glove等词向量的表示。但是这三个方法都普遍存在在一些问题，就是无法解决一词多义的问题。即对于同一个词无论上下文的单词是否相同，训练出来的词向量都是一样的。当我们手中的语

kaijie234·2020-06-22 12:15

深度学习了40万个表情，一大波AI 表情包来了

表情包，一个天然的图说生成问题斯坦福大学的AbelL.PeirsonV和E.MeltemTolunayl，在这一期斯坦福深度学习自然语言处理课程CS224n的期末作业

数据与算法之美·2020-06-22 07:16

CS224N笔记(十):问答系统

公众号关注“ML_NLP”设为“星标”，重磅干货，第一时间送达！来自|知乎地址|https://zhuanlan.zhihu.com/p/67214500作者|川陀学者编辑|机器学习算法与自然语言处理公众号本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理问答系统(QuestionAnswering)实际需求很多，比如我们常用的谷歌搜索就可看做是问答系统。通常我们可以将问答系统看做两部分：从海量的文件中

机器学习算法与自然语言处理·2020-06-21 15:12

斯坦福大学-自然语言处理与深度学习（CS224n）笔记第七课 tensorflow教程

课程概要1、tensorflow介绍2、代码展示一、tensorflow介绍1、什么是tensorflow？针对数量计算的使用数据流图流程图开源软件库由GoogleBrain团队开发的机器学习的研究Tensorflow是表现机器学习算法的接口，以及执行算法的执行器。2、编程模型主要思想：将数量计算表现为图（graph）图节点表示是针对输入的操作（operation）以及输出图边表示节点之间流动的张

sansheng su·2020-06-21 02:09

斯坦福大学-自然语言处理与深度学习（CS224n）笔记第六课依存句法分析

课程概要1、句法结构：成分句法、依存句法2、依存语法3、Transition-based依存句法分析4、神经网络的依存句法分析一、句法结构：成分句法、依存句法参考斯坦福大学-自然语言处理入门笔记第十三课统计语言句法分析（prasing）二、依存语法参考斯坦福大学-自然语言处理入门笔记第十六课依存句法分析（DependencyParsing）第一节三、Transition-based依存句法分析参考

sansheng su·2020-06-21 02:38

CS224n 深度自然语言处理(四) Note - Backpropagation and computation graphs

本文为笔者学习CS224N所做笔记，所包含内容不限于课程课件和讲义，还包括笔者对机器学习、神经网络的一些理解。所写内容难免有难以理解的地方，甚至可能有错误。如您在阅读中有疑惑或者建议，还望留言指正。

pengwill97·2020-06-05 00:30

CS224n 深度自然语言处理(三) Note - Word Window Classification, Neural Networks

本文为笔者学习CS224N所做笔记，所包含内容不限于课程课件和讲义，还包括笔者对机器学习、神经网络的一些理解。所写内容难免有难以理解的地方，甚至可能有错误。如您在阅读中有疑惑或者建议，还望留言指正。

pengwill97·2020-05-26 21:05

CS224n | (2) Word Vectors and Word Senses

原文地址cs224n系列博客笔记主要基于cs224n-2019，后续也会新增CS224n-2020里的更新部分：CS224n-2020并未更新Note部分，但课程的部分课件进行了教学顺序上的调整与修改(

CoreJT·2020-04-21 18:33

Claire_bfb0·2020-04-21 09:05

CS224n 深度自然语言处理(二) Note - Word Vectors 2 and Word Senses

文章目录GlobalVectorsforWordRepresentation(GloVe)ComparisonwithPreviousMethodsCo-occurrenceMatrixLeastSquareObjectiveConclusionEvaluationofWordVectorsInstrinsicEvalutionExtrinsicEvaluationIntrinsciEvaluat

pengwill97·2020-04-14 18:44

CS224n 笔记2-词向量表示：Word2vec

1.单词含义的表示我们如何表示一个单词的意思下面是意思的定义：用词语，语句表示的想法或观点人们使用词汇，符号来表达的想法在一篇文章和艺术品表达的观点最常见的意思语言学表现形式：符号⟺被标记的观点或者事物=含义我们如何在表示可用的单词意思常见的答案是：使用一个分类系统，例如想WordNet一样，分类系统包含了上义词关系和同义词集合。我们这种离散表示(discreterepresentation)方法

致Great·2020-03-16 23:32

Stanford / Winter 2020 CS224n A4,A5笔记

NMT机器翻译模型在Assignment4,5中，进一步理解encoder-decoder模型，并且认识到在实现项目之前，要清楚的了解每一个输入输出的矩阵的维度。A4词向量翻译模型词向量输入的模型为嵌入LSTM的encoder-decoder。如下图所示，这是在翻译时，某一时刻的状态：将这些嵌入内容馈送到双向编码器，从而为前向（→）和向后（←）LSTM生成隐藏状态和单元状态。使用编码器的最终隐藏状

丶Morghulis·2020-03-15 12:23

python轮询任意维numpy数组每个元素

代码来自cs224n课程作业1文件q2_gradcheck.py#Iterateoverallindexesixinxtocheckthegradient.it=np.nditer(x,flags=['

抬头挺胸才算活着·2020-03-02 10:02

CS224N(7)-RNN中的梯度消失

RNN中的梯度消失问题一、RNN中的梯度消失1、梯度消失的影响梯度消失是神经网络中比较常见也是比较严重的一个问题，在RNN中它会导致长距离的信息无法进行有效的传递，进而造成远距离的梯度值非常小，最后导致网络无法更新参数，模型训练失败。从另一个角度来看梯度消失还可以被认为是衡量过去对未来的影响的一种方法，如果梯度在较长的距离上变得非常小（步骤t到步骤t+n），那么我们无法判断数据中的步骤t和t+n之

Evermemo·2020-02-08 01:54

阅读笔记 - word2vec Parameter Learning Explained

主要内容论文内容感想连续词袋模型(CBOW)滑动词块模型(skip-gram)优化技巧(tricks)HierarchicalSoftmaxNegativeSampling论文内容原文地址感想在上完CS224N

劉北习·2020-02-07 20:49

CS224N(10)-QA

QA一般来说，问答系统的目的就是根据给定的问题给出相应的答案。我们可以将其分解为两个步骤：1、查找（可能）包含答案的文档；2、在段落或文档中找到答案。一、阅读理解阅读理解是NLP中的一个比较重要的任务。它的发展分为以下几个阶段：1、1977年的YaleA.I.Project；2、RevivedbyLynetteHirschmanin1999；3、2013年ChrisBurges提出的MCTest；

Evermemo·2020-02-07 06:33

CS224N(12)-子词模型

SubwordModels一、Morphology:Partsofwords在传统上，我们通常将语素作为最小的语义单位。在深度学习中：形态学方面研究很少;下面的图片展示了RNN在形态学方面的应用：处理大词汇表的可能的方法是使用最不可见的单词的新的形态形式来构造词汇表。在这方面最简单的想法就是使用字符级别的n-gram或则使用字符级别的CNN。下面我们来介绍一下Character-LevelMode

Evermemo·2020-02-07 06:50

CS224n作业1-word2vector（纯手工）与CS20第四课（tensorflow）

参考资料：CS224N:Assignment#1CS224n笔记2词的向量表示：word2vecCS224n异闻录（一）李宏毅机器学习25.14UnsupervisedLearning-WordEmbe

抬头挺胸才算活着·2020-02-07 01:40

CS224N(11)-NLP中的卷积神经网络

ConvNetsforNLP一、FromRNNstoConvolutionalNeuralNetsRNN无法捕获没有前缀上下文的短语的信息。并且其最后一个向量通常过多的捕获最后一个单词的信息，而softmax通常仅计算最后一个向量的信息。CNN的核心思想是计算句子中由每个可能的单词组成的子序列的向量表示。并且其通常不考虑短语的语法性。CNN最常见于图像领域，它通常用于从图像中提取特征，这里不详细讲

Evermemo·2020-02-06 14:24

CS224N(8)-机器翻译与Seq2Seq

机器翻译与seq2seq一、早期的机器翻译机器翻译（MT）是将句子x从一种语言（源语言）翻译成另一种语言（目标语言）的句子y的任务。机器翻译发展到现在经历了多个阶段。1、EarlyMachineTranslation机器翻译的研究最早开展在1950s，这个时期的机器翻译系统主要是基于规则的，其核心思想是使用双语词典将源语言的单词映射到目标语言的单词，如使用一个双语词典将俄语单词映射到英语单词。2、

Evermemo·2020-02-05 04:00

CS224N(6)-语言模型和循环神经网络

语言模型和循环神经网络一、语言模型1、简介简单来讲，语言模型就是通过对预测接下来会出现什么词这个任务建模得到的一个模型。下图就是一个简单的语言建模的示例：语言模型示例同时还可以将语言模型视为将概率分配给一段文本的系统，例如如果我们有部分文本,...,,那么根据语言模型，下一段文本的概率为：2、n-gram语言模型在深度学习应用于NLP之前，n-gram语言模型是是使用的最为广泛的模型。n-gram

Evermemo·2020-02-05 01:14

CS224n Assignment 1

https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1174/syllabus.html第一次作业笔记Softmaxsoftmax常数不变性由于

mmmwhy·2020-01-02 23:31

CS224n 笔记1-自然语言处理与深度学习简介

1自然语言处理简介我们从讨论“什么是NLP”开始本章的内容1.1NLP有什么特别之处自然（人工）语言为什么如此特别？自然语言是一个专门用来表达语义的系统，并且它不是由任何形式的物质表现产生。正因为如此，人工语言与视觉或者其他任何机器学习任务非常不同。大多数单词只是一个超语言实体的符号：单词是映射到一个表征（想法或事物）的记号。例如，“火箭”一词是指火箭的概念，并且进一步可以指定火箭的实例。有一些单

致Great·2020-01-02 16:38

CS224N笔记——第二讲——word vector representations,word2vec

NaturalLanguageProcessingwithDeepLearning课程代号CS224N，是斯坦福大学的有关自然语言处理的课程，并且是世界上有关神经网络与自然语言处理方面优秀的课程。

加勒比海鲜王·2019-12-15 08:19

CS224n笔记01 自然语言处理与深度学习简介

cs224n-2017-lecture1.png.jpeg简单声明本笔记为CS224n课程在学习过程中留下的笔记。

DeamoV·2019-12-14 20:50

CS224N学习笔记（七）—— RNN、LSTM和GRU

一、语言模型语言模型计算特定序列中多个单词的出现概率。一个m个单词的序列的概率定义为。传统的语言模型为了简化问题，引入了马尔科夫假设，即句子的概率通常是通过待预测单词之前长度为n的窗口建立条件概率来预测：简单来说就是每次考虑都当前词前面所有的词的信息显然对是很冗余的，因为离当前词越远的词通常和当前词没多少联系了，那么就干脆我们就取离当前词最近的几个词的信息来替代当前词前面所有词的信息。嗯，人之常情

freedom_king·2019-11-29 15:36

|斯坦福CS224n自然语言处理课首发开售！提供作业视频详细讲解+带打全球Kaggle比赛！...

原文链接：https://wx32e0ad0076a9091c.h5.xiaoe-tech.com我们都知道人工智能有两大领域，计算机视觉和自然语言处理，但是究竟哪个方向前景好，发展空间大呢？或许你还不知道自己该如何选择。不仅如此，你还能和一批优秀的985、211学员一起学习，群内互答，加深理解！看到同学们这么认真的在做学习笔记，也是满满的成就感哦！睁开眼，阳光和你都在～△可上下滑动，查看往期训练

Python与AI技术汇·2019-10-23 19:54

斯坦福cs224n assignment1

有些来自于http://www.hankcs.com/nlp/讲解更精简，有很多学习资料第一部分关于Softmax第一个问题a是关于公式推导，验证softmax函数的常数不变性第二部分b是实现代码要求既能处理向量，也能处理矩阵（视作多个不相干的行向量集合）。根据公式可能一开始会想当然的写（我一开始是这样以为的///）importnumpyasnpdefsoftmax(x):"""Computeth

Shannon333·2019-07-16 15:32

CS224n winter 2019-(2)Word Vectors and Word Senses

斯坦福CS224n中文笔记整理活动|ApacheCNCS224nwinter2019-(1)IntroductionandWordVectors今天的任务是0.Previously(0:00~10:25

tianchen627·2019-07-16 14:10

CS224N notes_chapter3_Deeper Look at Word Vectors

第三讲DeeperLookatWordVectorsNegtiveSamplingFirstly,weneedtoreviewtheSkip-gramp(wt+j∣wt)=exp(uoTvc)∑w=1Vexp(uwTvc)p(w_{t+j}|w_t)=\frac{exp(u_o^Tv_c)}{\sum_{w=1}^Vexp(u_w^Tv_c)}p(wt+j∣wt)=∑w=1Vexp(uwTvc)e

lirt15·2019-07-01 20:05

斯坦福 CS224n 中文笔记整理活动 | ApacheCN

参与方式：https://github.com/apachecn/s...整体进度：https://github.com/apachecn/s...项目仓库：https://github.com/apachecn/s...贡献指南请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心

飞龙·2019-06-11 00:00

CS224n Lecture 2 词向量表示：word2vec

1.Wordmeaning1.1one-hot表示法比如一个有4个词的语料：Ilikedeeplearning，如果使用one-hot编码那么每一个词对应一个1，其他词则对应0，I：[1000]like：[0100]deep：[0010]learning：[0001]但是使用这样的表大方是有个问题，就是每当我的语料库更改的话，那么同一个词的编码方式就会发生变化，比如我的语料库变成了：Ilikede

机器不会学习·2019-06-10 20:38

CS224N 2019 Assignment 2

Written:Understandingword2vecLet’shaveaquickrefresherontheword2vecalgorithm.Thekeyinsightbehindword2vecisthat‘awordisknownbythecompanyitkeeps’.Concretely,supposewehavea‘center’wordcccandacontextualwin

Ninja Lin·2019-06-02 19:00

cs224n学习笔记 01: Introduction and word vectors

关键词:WordVectors,SVD(SingularValueDecomposition),Skip-gram,ContinuousBagofWords(CBOW),NegativeSampling,Hierarchicalsoftmax,Word2Vec.本节首先介绍NLP的一些一本概念和常见的NLP问题；然后讨论如何用向量（numericvector）来表示一个一个的单词（word）；最后

RaymondLove~·2019-05-29 21:22

自然语言处理学习资料

2课程推荐CS224n斯坦福深

Growing_Snake·2019-04-28 17:09

【笔记3-9】CS224N课程笔记 -递归神经网络和成分句法分析

CS224N（九）RecursiveNeuralNetworksandConstituencyParsing递归神经网络一个简单的单层RNNSyntacticallyUntiedSU-RNNMV-RNN

jessie_weiqing·2019-04-24 23:44

《NEURAL READING COMPREHENSION AND BEYOND》解读（陈丹琦博士论文）

之前在听standford的cs224n自然语言处理课程的时候，就有一段是请陈丹琦来这边讲她最近的一些工作，我记得还是在embedding上的进展。

MagicBubble·2019-04-24 11:05

分享一个CS224N-2019课程

CS224n：深度学习的自然语言处理斯坦福/冬季2019年**官网链接：http://web.stanford.edu/class/cs224n/这门课程是关于什么的？

事緩則圓·2019-04-20 21:20

【译】NLP——建立一个问答模型

先奉上原文：NLP — BuildingaQuestionAnsweringmodel以下是翻译内容：我最近完成了斯坦福大学的CS224n关于NLP的课程，很享受这个经历。

Zhang_Raymond·2019-04-16 23:33

【笔记3-7】CS224N课程笔记 - 神经网络机器翻译seq2seq注意力机制

CS224N（七）NeuralMachineTranslation,Seq2seqandAttentionseq2seq神经网络机器翻译历史方法seq2seq基础seq2seq-编码部分seq2seq-

jessie_weiqing·2019-04-11 15:14

2019 斯坦福 CS224n 课程

课程网站，有PPT和参考资料：http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html#schedule官方课程视频网站：http://onlinehub.stanford.edu

caiexu·2019-04-09 09:27

论文阅读笔记《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》

2.3覆盖机制(coveragemechanism)三相关工作四数据集五实验参数详细设置六个人感想这是一篇ACL2017的论文，偏工程性，模型实用性强，容易复现同时性能也好，作者也都是大牛(大家如果上过cs224n

0x落尘·2019-04-05 23:53

cs224n自然语言处理的学习资料链接整理资料站

1cs224n的学习视频、免费、中英文字幕cs224n学习视频2码农场上的学习笔记（顺序为先从左往右，再从上往下）码农场cs224n笔记博客原地址笔记研究热点assignmentCS224n笔记1自然语言处理与深度学习简介

Zjhao666·2019-04-05 10:29

2019-CS224N-Assignment 1: Exploring Word Vectors

斯坦福作业一：http://web.stanford.edu/class/cs224n/assignments/a1_preview/exploring_word_vectors.html首先导入各种包

c_木ss·2019-04-04 16:13

【笔记3-5】CS224N课程笔记 - 依存分析

CS224N（五）DependencyParsing依存语法和依存结构依存分析基于转换的依存分析贪婪转换依存分析神经依存分析【笔记3-1】CS224N课程笔记-深度自然语言处理【笔记3-2】CS224N

jessie_weiqing·2019-04-02 22:56

CS224n, winter, 2019习题内容及解答

贴一个Readme.md吧，大部分代码和习题解答我已经放到github上了，链接在此处CS224n-winter19SolutionsforCS224n,winter,2019.Welcometodiscussproblemsappearinginassigments,pleasesubmittoissue.Alsotakenotesforthekeypointinlectures.Thesolu

Zac_B·2019-03-26 17:47

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