wordembedding

基于Spark /Tensorflow使用CNN处理NLP的尝试

主要好处有：CNN能自动抽取出一些高级特征，减少了特征工程的时间使用WordEmbedding技术将词汇表达为向量后，可以很方便的将文本表示为类似图片的2D向量神经网络表达能力强缺点的话，就是目前我还没想到如何把一些非文本类的因子给融合进去
祝威廉·2017-05-25 19:00

wordembedding评价

1.第一类指标为评价词向量的语言学特性标准的WordSim353数据集(语义相关性)（ws）TOEFL数据集（同义词检测）（tfl）单词类比（sem，syn）单词语义：(sem):9000个问题。queen-king+man=women。准确率(questions-words.txt)单词句法类比(syn):1W个问题。dancing-dance+predict=predicting。准确率2.文
yuquanle·2017-05-21 23:44

深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec原理理解并结合代码分析

一直在用Word2vec和Doc2vec做WordEmbedding和Sentence/DocumentEMbedding，但是刚开始用的时候对其原理一直是一知半解，只是知道怎么用而已。
mpk_no1·2017-05-18 10:54

基于Simase_LSTM的计算中文句子相似度经验总结与分享

目前，最成功的成就在于wordembedding，成功落地的案例也有很多，比如机器翻译，智能对话，还比如作者所在从事的搜索排序、反垃圾、反作弊方面也有很多成功的应用。
lqfarmer·2017-04-19 17:45

基于Simase_LSTM的计算中文句子相似度经验总结与分享

目前，最成功的成就在于wordembedding，成功落地的案例也有很多，比如机器翻译，智能对话，还比如作者所在从事的搜索排序、反垃圾、反作弊方面也有很多成功的应用。
lqfarmer·2017-04-19 17:00

全栈 - 18 NLP 词嵌入的概念和实现

词嵌入（WordEmbedding）是一项非常重要且应用广泛的技术，可以将文本和词语转换为机器能够接受的数值向量，这里我们详细讨论其概念和实现。语言的表示如何向计算机解释一个词语的意思？
宏伦工作室·2017-04-11 08:30

NLP-词嵌入学习笔记

1.NLP当前热点方向词法/句法分析词嵌入(wordembedding)命名实体识别(NameEntityRecognition)机器翻译(MachineTranslation)情感分析(sentimentanalysis
__Aragorn·2017-01-05 19:16

用RNN处理单词向量

总结本文包含以下内容：连接诶单词向量（WordEmbedding）使用RNN结构使用内容窗口代码-引用-参考代码代码下载参考文献GrégoireMesnil,XiaodongHe,LiDengandYoshuaBengio.InvestigationofRecurrent-Neural-NetworkArchitecturesandLearningMethodsforSpokenLanguageU
yybbxx·2016-10-08 21:46

自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作

一般而言，输入的字或者词用WordEmbedding的方式表达，这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构，假设输入X包含m个字符，而每个字符的WordEmbedding的长度为d，那么输入就是
BYR_jiandong·2016-09-22 22:48

DL4NLP——词表示模型（二）基于神经网络的模型：NPLM；word2vec（CBOW/Skip-gram）

近年来，wordembedding可以说已经成为了各
Determined22·2016-08-25 03:00

如何产生好的词向量

词向量、词嵌入（wordvector，wordembedding）也称分布式表示（distributedrepresentation），想必任何一个做NLP的研究者都不陌生。
robert_ai·2016-06-26 10:00

使用Word Embedding构造简洁有效的文本摘要系统

本文介绍下我们在2014年底2015年初时，使用WordEmbedding思想来构造文本摘要的一些思路，其中包括一种异常简单的文本摘要实现思路，实验效果证明这种方法虽然简单，可能比传统的T
张俊林博客·2016-04-28 19:54

使用Word Embedding构造简洁有效的文本摘要系统

本文介绍下我们在2014年底2015年初时，使用WordEmbedding思想来构造文本摘要的一些思路，其中包括一种异常
malefactor·2016-04-28 19:00

自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作

一般而言，输入的字或者词用WordEmbedding的方式表达，这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构，假设输入X包含m个
张俊林博客·2016-04-07 19:02

自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作

一般而言，输入的字或者词用WordEmbedding的方式表达，这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构，假设
malefactor·2016-04-07 19:00

多级神经网络结构表达文档语义性能更好吗

所谓“无监督的方法”，就比如可以直接把构成文档的单词WordEmbedding直接累加或者累加后求均值这种简单粗暴的方式
malefactor·2016-03-31 18:00

NLP学习笔记(1)-词向量与语言模型

经过一番努力，粗略的学习了这两篇文献，并查阅了相关的资料，现简单整理如下：1、词向量作为NLP的初学者，遇到的第一个难以理解的概念就是词向量（“WordRepresentation”或“WordEmbedding
锦堇年·2015-12-11 23:20

NLP学习笔记(1)-词向量与语言模型

经过一番努力，粗略的学习了这两篇文献，并查阅了相关的资料，现简单整理如下：1、词向量作为NLP的初学者，遇到的第一个难以理解的概念就是词向量（“WordRepresentation”或“WordEmbedding
qjc937044867·2015-12-11 23:00

词嵌入

词嵌入维基百科上关于词嵌入的定义：Wordembedding是一组语言模型和自然语言处理中特征学习技术的的总称，词汇中的单词（也可能是短语）被映射到相对于词汇量的大小（“连续空间”）而言低维空间的实数向量
gsp_2015·2015-11-24 15:55

Word Embedding的通俗解释

WordEmbedding是NLP中最频繁出现的词了，关于wordembedding，其实很简单。
数据娃掘·2015-10-28 13:21

不可思议的递归神经网络

再想想Theanotutorial中提供的elmanRNN实现（在句子层次将WordEmbedding和Classification一起
taneijia·2015-06-22 09:00

深度学习在自然语言处理的应用（Version 0.76）

大纲•深度学习简介•基础问题：语言表示问题–WordEmbedding–不同粒度语言单元的表示•字符/单字/单词/短语/句子/文档•值得重点关注的深
张俊林博客·2014-12-05 22:25

深度学习在自然语言处理的应用（Version 0.76）

大纲•深度学习简介•基础问题：语言表示问题    –WordEmbedding  
malefactor·2014-12-05 22:00

【Deep Learning学习笔记】Learning meanings for sentences

总的来说，作者讨论了如何利用recursiveneuralnetwork用wordembedding来构建句子的句法结构，进一步将一个句子表示成实数向量的形式，在此基础上，训练分类器，识别句子的情感倾向
xceman1997·2013-09-29 17:00
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