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林欣哲

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自然语言处理--特征提取

NLP 服务深度学习

自然语言中意义最小的单位就是单词，其次是句子，再是段落，最后一整篇文章。通常来说，提取单词的特征是最常用的提取方法。当然，特征提取也是根据你看问题的角度的来决定，也就是说你要解决的问题以及解决问题的模型所决定的。下面我们仅仅从单词角度来看问题来说说两种常见的特征表示的方法。词袋：最简单的是一种叫做词袋的特征。对于一篇文章，每个单词都收入一个词袋中并计数，比如在一篇介绍狗的百度百科文章中，“狗”出现10次，“犬”出现8次。则词包是{“狗”：10，“犬”：8}。词袋的用途可以在文章分类时，相同类型的文

2018-04-10

1.8K0

科个普啦--深度学习

深度学习是现在最火的AI技术之一，其基本原理就是构建一张含有多层的神经元网络，经过带有标签的数据的训练后，将这张网络拟合出符合问题解的函数。深度学习之三步走：首先，你得定义出这个问题，明确这个问题的输入输出是什么。然后，设计出符合问题的神经网络。再者，经过数据的训练后，凑出输入输出之间的映射关系即函数。举个例子，对于今天小明是否出门这个问题，由三个因素决定，是否下雨、是否心情好，是否有人约。输入：是否下雨是否心情好是否有人约输出：是否出门我们的目的就是找出这个输入到输出的映射关系。

2018-04-10

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