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文章/答案/技术大牛

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AI星球

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浅谈Embedding技术在推荐系统中的应用(1)

NLP 服务推荐系统深度学习编程算法

接着上一篇[推荐之矩阵分解]，继续说Embedding在推荐领域的应用方法，矩阵分解为描述User/Item提供了一种向量化表达的方案，而本篇将探究如何从word2vec的角度获取Item的向量化表达。

2020-04-24

1.2K0

推荐系统之矩阵分解模型

推荐系统编程算法机器学习神经网络深度学习

最近在整理Embedding技术在推荐系统中的应用，总结了获取各类item2vec的方法，推荐系统中的矩阵分解作为解决item2vec问题初期技术方法之一，虽已在推荐领域摸爬滚打了十几年，但至今仍旧在工业界的推荐场景中扮演着重要的角色，本文就对推荐系统中的矩阵分解进行简单的介绍，为后续几篇介绍推荐系统中的Embedding技术做铺垫。

2020-04-24

1.3K0

NLP界最强特征提取器--Transformer

机器学习神经网络深度学习人工智能 NLP 服务

前面介绍NLP领域词向量技术的时候提到了目前最炙手可热的语言模型BERT，而BERT之所以能取得这样的瞩目成就，离不开其采用的超强特征提取器Transformer。

2020-04-24

4.4K0

词向量(2)--从ELMo到Bert

机器学习神经网络深度学习人工智能

其实，本文到这里，"核心内容"就已经讲完啦...当然如果你还不困的话，可以继续往下看，应该会有助于睡眠的

2020-04-24

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[转载]深度学习技术在文本数据智能处理中的实践

深度学习编程算法 NLP 服务机器翻译

人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本，老师分享的是达观数据所专注的文本智能处理领域。文本智能处理，亦即自然语言处理，试图让机器来理解人类的语言，而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体，不像图像、语音可以直接转化为计算机可理解的对象，它的主要应用主要是在智能问答，机器翻译，文本分类，文本摘要，标签提取，情感分析，主题模型等等方面。

2018-10-22

1.1K0

吾爱NLP(5)—词向量技术-从word2vec到ELMo

深度学习 NLP 服务神经网络迁移学习机器学习

"词和句子的嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统的重要组成部分，它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子，以大幅度提高神经网络处理文本数据的能力。"

2018-09-12

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机器学习程序猿在Linux猩球的生存指南

机器学习 linux 小程序 shell 深度学习

一个小程序猿，在一场飞行意外中，坠落到Linux猩球，与家乡Win猩球/Mac猩球的绚丽多彩不同的是：Linux猩球大部分时间都是处于黑暗之中[命令行/Shell界面]，因此，大多数时候他只能跟这个黑色的世界进行交互。为了更好的生存下来，他制作了这个基本生存指南。

2018-09-12

1K0

吾爱NLP(3)—我对NLP的理解与学习建议

NLP 服务 nat 机器学习深度学习决策树

简单来说，NLP = Nature Language Process = 自然语言处理 ≈ 语言信息(文本/语音)+机器学习。

2018-09-12

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