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社区首页 >专栏 >[02]NLP模型基础(一)

[02]NLP模型基础(一)

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VyrnSynx
修改2025-07-04 12:30:21
修改2025-07-04 12:30:21
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概述
引言这是自然语言处理的第二期,规划是前几期都会把相关的定义简单的讲一下。自然语言处理致力于理解和生成自然语言,其中的词表示和语言模型是构建NLP的两大基础。本文系统介绍词表示方法(从离散符号到分布式向量)和语言模型(从统计方法到神经网络),为后续NLP模型打下基础。这里先讲解一部分NLP模型基础,还有一部分会留到后两期,当然你也可以直接搜索关键字定位到你想要搜索的部分。本篇文章的篇幅可能会有点长,

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

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  • 引言
  • 词表示的定义和目标
  • 基于词典的词表示
  • One-hot Representation
  • Distributional Representation
    • 总结:
  • 相似度计算方法
    • 点积
    • 余弦相似度
  • 矩阵分解获得稠密向量
    • 1. 什么是矩阵分解?
    • 2. 什么是SVD?
    • 3. LSI, pLSA 和 LDA:
    • 举个更简单的例子:
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