自然语言理解——NLP中的形式语言自动机

此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解,他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目. · 翻译不周到的地方请大家见谅. 阅读完本文大概需要7分钟左右的时间,如果您有收获,请点赞关注 :) 一.理解NLP中的卷积神经网络(CNN) 现在当我们听到神经网络(CNN)的时候,一般都会想到它在计算机视觉上的应用,尤其是CNN使图像分类取得了巨大突破,而且从Facebook的图像自动标注到自动驾驶汽车系统,CNN已经成为了核心. 最近,将CNN应用于NLP也

1.基本概念: NLP:自然语言处理是研究如何利用计算机技术对语言文本(句子.篇章或话语等)进行处理和加工的一门学科,研究内容包括对词法.句法.语义和语用等信息的识别.分类.提取.转换和生成等各种处理方法和实现技术. 语言的基本属性:语音和文字 2.研究内容: 3.基本问题: a)形态学(morphology)问题:研究词(word) 由有意义的基本单位-词素(morphemes)的构成问题.单词的识别/ 汉语的分词问题.词素:词根.前缀.后缀.词尾. b)语法学(syntax)问题:研究句子结

3月16日在腾讯AILab第二届学术论坛上,腾讯AI Lab高级研究员李菁博士介绍了实验室目前在NLP方面重点关注的两大方向--如何理解和生成自然语言,并介绍了实验室的相关研究和应用成果. 自然语言的理解 自然语言理解的目标是使得机器能够像人一样进行阅读.机器不能像人一样通过直觉和感知来理解文本,只能通过计算和逻辑.因此,自然语言的理解需要通过表征学习(Representation Learning)的手段把文本信号转化为比如向量.矩阵等等可计算的形式.然后通过信息抽取(Information

https://mp.weixin.qq.com/s/J-vndnycZgwVrSlDCefHZA [导读]自然语言处理已经成为人工智能领域一个重要的分支,它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法.本文提供了一份简要的自然语言处理介绍,帮助读者对自然语言处理快速入门. 作者 | George Seif 编译 | Xiaowen An easy introduction to Natural Language Processing Using computers to un

语音助手越来越像人类了,与人类之间的交流不再是简单的你问我答,不少语音助手甚至能和人类进行深度交谈.在交流的背后,离不开自然语言处理(NLP)和自然语言生成(NLG)这两种基础技术.机器学习的这两个分支使得语音助手能够将人类语言转换为计算机命令,反之亦然. 这两种技术有什么差异?工作原理是什么?NLP vs NLG:了解基本差异 什么是NLP?NLP指在计算机读取语言时将文本转换为结构化数据的过程.简而言之,NLP是计算机的阅读语言.可以粗略地说,在NLP中,系统摄取人语,将其分解,分析,确定适

正如我在<2019年总结>里说提到的, 我将开始一系列自然语言处理(NLP)的笔记. 很多人都说, AI并不难啊, 调现有库和云的API就可以啦. 然而实际上并不是这样的. 首先, AI这个领域十分十分大, 而且从1950年图灵提出图灵测试, 1956年达特茅斯会议开始, AI已经发展了五十多年了, 学术界有的认为有六个时期, 有的认为有三起二落. 所以Ai发展到今天, 已经有相当的规模了, 不可能有一个人熟悉AI的所有领域, 最多也就是熟悉相关联的几个领域, 比如NLP和OCR以及知识图谱相

摘要:上一篇广告行业中那些趣事系列2:BERT实战NLP文本分类任务(附github源码)通过项目实战讲解了如何使用BERT模型来完成文本分类任务.本篇则从理论的角度讲解BERT模型的前世今生.BERT虽然在模型创新的角度来说并不是非常出色,但它是近几年NLP领域杰出成果的集大成者.BERT大火最重要的原因是效果好,通用性强两大优点.可以说BERT的出现是NLP领域里具有里程碑意义的大事件.本篇主要讲解NLP里面的Word Embedding预训练技术的演化史,从最初的Word2Vec到ELMO

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 序列标注问题应该说是自然语言处理中最常见的问题,而且很可能是最而没有之一.在深度学习没有广泛渗透到各个应用领域之前,传统的最常用的解决序列标注问题的方案是最大熵.CRF等模型,尤其是CRF,基本是最主流的方法.随着深度学习的不断探索和发展,很可能RNN模型会取代CRF的传统霸主地位,会成为解决序列标注问题的标配解决方案. 本文主要抽象出利用RNN解决序列标注问题的通用优化思路.这个RNN优化思路应该

一.信息论基础: 熵: 联合熵:实际上就是描述一对随机变量平均所需要的信息量. 条件熵:给定随机变量 X 的情况下,随机变量 Y 的条件熵定义为: 熵率: 相对熵(KL距离):两个概率分布 p(x) 和 q(x) 的相对熵定义为: 交叉熵:如果一个随机变量 X ~ p(x),q(x)为用于近似 p(x)的概率分布,那么,随机变量 X 和模型 q 之间的交叉熵定义为: 由此,我们可以根据模型 q 和一个含有大量数据的 L 的样本来计算交叉熵.在设计模型 q 时,我们的目的是使交叉熵最小,从而使模型