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机器学习与自然语言处理
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将句子表示为向量(下):基于监督学习的句子表示学习(sentence embedding)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
上一篇介绍了如何用无监督方法来训练sentence embedding,本文将介绍如何利用监督学习训练句子编码器从而获取sentence embedding,包括利用释义数据库PPDB、自然语言推理数据SNLI、以及综合利用监督训练数据和无监督训练数据。
llhthinker
2019-05-25
1.3K
0
深度学习在文本分类中的应用
人工智能
深度学习
机器学习
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文(论文笔记),同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017的一个文本分类问题的比赛:让AI当法官,并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见github项目repo)。因此,本文总结了文本分类相关的深度学习模型、优化思路以及今后可以进行的一些工作。欢迎转载 1. 文本分类任务介绍 文本分类是自然语言处理的一个基本任务,试图推断出给定的文本(句子、文档等)的标签或标签集合。 文本分类的应用非常广泛。如: 垃圾邮件分类:二分类问
llhthinker
2018-01-24
3K
0
Stanford机器学习笔记-7. Machine Learning System Design
机器学习
人工智能
7 Machine Learning System Design Content 7 Machine Learning System Design 7.1 Prioritizing What to Work On 7.2 Error Analysis 7.3 Error Metrics for Skewed Classed 7.3.1 Precision/Recall 7.3.2 Trading off precision and re
llhthinker
2018-01-24
623
0
Stanford机器学习笔记-1.线性回归
机器学习
人工智能
Content: 1. Linear Regression 1.1 Linear Regression with one variable 1.1.1 Gradient descent algorithm 1.2 Linear Regression with multiple variable 1.2.1 Feature Scaling 1.2.2 Features and polynomial regression 1.2.3 Normal equation
llhthinker
2018-01-24
722
0
Stanford机器学习笔记-2.Logistic Regression
机器学习
人工智能
Content: 2 Logistic Regression. 2.1 Classification. 2.2 Hypothesis representation. 2.2.1 Interpreting hypothesis output. 2.3 Decision boundary. 2.3.1 Non-linear decision boundaries. 2.4 Cost function for logistic regression. 2.4.
llhthinker
2018-01-24
616
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