自然语言处理基础技术之分词、向量化、词性标注

使用 TensorFlow 做机器学习第一篇

本文介绍了TensorFlow在机器学习方面的应用，包括CNN、RNN、LSTM、GRU、DNN、CNN、RCNN、YOLO、Inception、ResNet、...

基于深度学习和经典方法的文本分类

本文研究了一种使用CNN和LSTM进行文本分类的方法，通过实验和对比，发现CNN在新闻分类任务上表现较好，LSTM在短文本分类任务上表现较好。同时，本文还探讨了...

常见计算广告点击率预估算法总结

本文主要介绍了CTR（Click-Through Rate）预估模型中各个算法的原理、优缺点以及应用实践。包括传统的基于指数型分布的模型、基于线性模型以及基于深...

Word2Vec 的迁移实践：Tag2Vec

本文介绍了Tag2Vec模型在内容推荐领域的应用，并提供了具体的代码实现和案例分析。

自然语言处理第一番之文本分类器

本文介绍了一种基于深度学习方法的中文文本分类方法，该方法采用CNN、RNN和LSTM等网络结构，并使用预训练的词向量模型和中文语料库进行训练。实验结果表明，该方...