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搜索资源列表

  1. 自然语言处理encode—edcode讲解论文

  2. 过去半年以来，自然语言处理领域进化出了一件神器。此神器乃是深度神经网络的一种新模式，该模式分为：embed、encode、attend、predict四部分。本文将对这四个部分娓娓道来，并且剖析它在两个实例中的用法。 人们在谈论机器学习带来的提升时，往往只想到了机器在效率和准确率方面带给人们的提升，然而最重要的一点却是机器学习算法的通用性。如果你想写一段程序来识别社交媒体平台上的侮辱性帖子，就把问题泛化为“需要输入一段文本，预测出文本的类别ID”。这种分类与识别侮辱性帖子或是标记电子邮件类别之

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-05-31
    • 文件大小：356kb
    • 提供者：weixin_40245436

  1. 深度学习自然语言处理概述（116页ppt）.pdf

  2. 在过去的几年中，自然语言处理领域发生了许多巨大的变化。在这篇介绍性的演讲中，我们将简要讨论自然语言处理中最大的挑战是什么，然后深入探讨NLP中最重要的深度学习里程碑。我们将包括词嵌入，语言建模和机器翻译的递归神经网络，以及最近兴起的基于Transformer的模型。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-10
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：syp_net

  1. Python-现代深度学习技术在自然语言处理中的应用

  2. 该项目概述了基于深度学习的自然语言处理（NLP）的最新趋势。 它涵盖了深度学习模型背后的理论描述和实现细节，例如递归神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和强化学习，用于解决各种NLP任务和应用。

  3. 所属分类：其它

  1. 《自然语言的深度潜变量模型》

  2. 自然语言的深度潜在变量模型》，探讨了深度学习和潜在变量建模的结合使用，以更好地理解自然语言处理，即计算机解释人类语言的研究。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：syp_net

  1. 《自然语言处理迁移学习》综述论文

  2. 深度学习模型通常需要大量数据。 但是，这些大型数据集并非总是可以实现的。这在许多具有挑战性的NLP任务中很常见。例如，考虑使用神经机器翻译，在这种情况下，特别对于低资源语言而言，可能无法整理如此大的数据集。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-11
    • 文件大小：397kb
    • 提供者：syp_net

  1. 唐宇迪word2vec的系列代码自然语言处理

  2. B站的唐宇迪深度学习项目实战附带的自然语言处理word2vec代码。Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：84mb
    • 提供者：tcd1112

  1. 自然语言处理预训练模型的研究综述

  2. 近年来，深度学习技术被广泛应用于各个领域，基于深度学习的预处理模型将自然语言处理带入一个新时代。预训练模型的目标是如何使预训练好的模型处于良好的初始状态，在下游任务中达到更好的性能表现。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-11
    • 文件大小：689kb
    • 提供者：syp_net

  1. nlp_notes:自然语言处理学习笔记：机器学习及深度学习原理和示例，基于Tensorflow和PyTorch框架，Transformer，BERT，ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解，以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。

  2. 自然语言处理学习笔记 机器学习及深度学习原理和示例，基于Tensorflow和PyTorch框架，Transformer，BERT，ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解，以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。以及模型部署 两种传统的模型： 基于规则或模板生成对话系统 基于概率的语言模型利用语料数据，实现了简略的2-gram模型，并利用该模型判断句子的合理性 根据中国城市的位置信息，实现简单的路径规划系统 根据武汉地铁的各站点的位置信息，实现简单的路径规划系统 图的广度优先搜索及深度优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：25mb
    • 提供者：weixin_42115003

  1. SoftwareStoryPointsPrediction:该项目将提供有关如何通过自然语言处理和机器学习从文本描述中自动估计每个软件任务的故事点的背景知识。-源码

  2. 机器学习和自然语言处理的敏捷开发中的软件工作量预测 软件开发项目的成功除其他因素外，还取决于项目和时间管理。用于帮助敏捷软件开发的时间管理和估计项目时间表的一种流行方法是估计故事点数，该故事点数表示每个单个软件问题或请求的开发工作量（以工时为单位）。在本文中，我们探索了各种文本向量化机器学习技术，以预测以故事点数衡量的软件开发工作量。我们的结果表明，该问题可以表述为分类问题或回归问题，并可以通过监督学习成功解决。此外，我们的几种回归模型比以前的文献具有更高的准确性。我们还证明，与一般的半监督学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：993mb
    • 提供者：weixin_42161497

  1. retail_products_ensemble_deep_learning:结合计算机视觉和自然语言处理模型进行多类别预测-源码

  2. 结合计算机视觉和自然语言处理进行学习，以实现零售产品的多类预测 该项目使用零售产品的图像数据和文本描述将它们分类为21种不同的零售类型。图像数据是从获得的。经典机器学习和深度学习都得到了应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：577kb
    • 提供者：weixin_42131890

  1. Tech_Aarticle:深度学习模型在各大公司实战落地细节解读：主要是通过阅读各种实战文章，梳理模型落地的工程细节，涉及到搜索推荐自然语言处理-源码

  2. 深度学习模型实战-深度学习模型在各大公司实际生产环境的应用讲解文章 微信公众号：NLP从入门到放弃 建这个仓库的是因为工作之后发现生产环境中应用的模型需要做到速度和效果的平衡，并不是越复杂越好。所以一味的追求新的模型效果不大（并非不追，也要多看新东西）。学到模型最终是要用，而且要用好，于是就建了这么个仓库，积累一下深度学习模型在各个公司中的应用以及细节，这样在自己的工作中可以做到这一点。主要是罗列一些各大公司分享的文章，涉及到搜索/推荐/自然语言处理（NLP），持续更新... 最近更新文章 因为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：152kb
    • 提供者：weixin_42178688

  1. Natural_Language_Processing_Specialization:该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料-源码

  2. Natural_Language_Processing_Specialization 该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料。 课程1：具有分类空间和向量空间的自然语言处理 主题：使用逻辑回归，朴素贝叶斯和单词向量来实现情感分析，完整类比并翻译单词。 第一周：逻辑回归 在这堂课中，我学习了将文本中的特征提取到数值向量中，然后使用逻辑回归为推文构建二进制分类器。 主题：情感分析，逻辑回归，数据预处理，计算词频，特征提取，词汇创建，监督学习 实验室： 任务： 第二周：朴素

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：229mb
    • 提供者：weixin_42097668

  1. 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史.pdf

  2. 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史.pdf

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：sun89

  1. NLP-with-Python-for-Beginners:NICF的示例代码–适用于初学者的Python自然语言处理（NLP）-源码

  2. NICF –适用于初学者的使用Python的自然语言处理（NLP） 按 这些是用于课程的练习文件。 课程大纲可以在下面找到 主题1 NLP和深度学习概述 NLP概述 NLP的应用 NLP的深度学习方法 递归神经网络（RNN）的基础 为NLP安装Python软件包– Scikit Learn，Tensorflow，NLTK，Spacy，Gensim 主题2词嵌入 词嵌入概述 词嵌入模型 预训练词嵌入模型 主题3语言建模 标记化和停用词 词干和词法化 语音和解析的一部分 命名实体识别（NER）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：weixin_42164931

  1. 复杂的就好吗？来聪明的选择深度学习模型吧

  2. 深度学习、机器学习与人工智能已经对计算机科学领域产生极为深远的影响。从图像识别到围棋竞技等众多领域，深度学习的实际表现都已远超人类。深度学习的一大优势在于，深度学习的水平提升可以在各类场景下实现通用。在某一领域中适用于深度学习的具体技术，通常可以直接转移至其他领域而无需经过任何修改。更具体地讲，构建大量计算密集型图像与语音识别类深度学习模型的方法，已经全面渗透至自然语言处理当中。现在，深度学习社区正在将自然语言处理（简称NLP）视为技术研究与应用的下一个前沿。深度学习系统是需要大量计算设备作为配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：657kb
    • 提供者：weixin_38663443

  1. RNN在自然语言处理中的应用及其PyTorch实现

  2. 本文来自于csdn，本文从人工智能的介绍入手，了解机器学习和深度学习的基础理论，并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。对于人类而言，以前见过的事物会在脑海里面留下记忆，虽然随后记忆会慢慢消失，但是每当经过提醒，人们往往能够重拾记忆。在神经网络的研究中，让模型充满记忆力的研究很早便开始了，SarathaSathasivam于1982年提出了霍普菲尔德网络，但是由于它实现困难，在提出的时候也没有很好的应用场景，所以逐渐被遗忘。深度学习的兴起又让人们重新开始研究循环神经网络（Recurrent

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：262kb
    • 提供者：weixin_38656064

  1. 从语言学到深度学习NLP，一文概述自然语言处理

  2. 本文来自于51cto，文章详细介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念深度学习中的NLP等相关知识。本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将NLP分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了NLP过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解NLP的基本概念。第二描述的是基于深度学习的NLP，该论文首

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：467kb
    • 提供者：weixin_38656103

  1. 如何将Python自然语言处理速度提高100倍？

  2. 开始前，我（作者）得承认文章略微有些标题党，因为虽然我们会讨论Python，但也会包含一些Cython技巧。不过，你知道吗？Cython就是Python的超集啊，所以不要被它吓跑！下面是一些你可能需要本文所说Python加速策略的情况：你在用Python开发一款用于NLP任务的产品模块。你在用Python计算一个大型NLP数据集的分析数据。你在为PyTorch/TensorFlow这样的深度学习框架预处理大型训练数据集，或你的深度学习模型的批次加载器（batchloader）采用了非常复杂的处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：284kb
    • 提供者：weixin_38580959

  1. lxmls-toolkit：机器学习应用于里斯本机器学习暑期学校中使用的自然语言处理工具包-源码

  2. LxMLS 2019 用于自然语言处理的机器学习工具包。 为里斯本机器学习暑期学校（lxmls.it.pt）撰写。 这涵盖 科学的Python和数学背景 线性分类器 序列模型 结构化预测 语法和解析 深度学习中的前馈模型 深度学习中的序列模型 强化学习 用于自然语言处理的机器学习工具包。 为 学生须知 使用不是这个！ 用Anaconda或pip安装 如果您不熟悉Python，最简单的方法是使用Anaconda处理您的软件包，只需转到 https://www.anaconda.com/downl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42102272

  1. lightNLP：基于Pytorch和Torchtext的自然语言处理深度学习框架-源码

  2. lightNLP，很基础的自然语言处理框架 简介 本项目基于Pytorch和torchtext，预先提供一个基础的自然语言处理相关任务实现的深度学习框架。 有关详细说明和教程请参见项目文档： 声明 本项目从定位上来说只是一次收集和尝试，目的并非作为企业级和生产级使用，目标人群主要是对自然语言处理各任务实践研究的其他方向计算机开发人员以及初学者，更主要的是自娱自乐。 如果有真正场景需求的用户或开发人员们可以参考寻求商业服务，当然本渣也乐意提供有偿服务。 对Pytorch和自然语言处理有一定了解的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：538kb
    • 提供者：weixin_42168745
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