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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

词向量(1)--从Word2Vec到ELMo

NLP 服务编程算法

若你是做NLP的，一定对词向量很亲切，若你是做推荐的，对词向量也一定不会陌生，以词向量为代表的序列向量化方法已经成为机器学习中必不可少的实战利器。

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(1)--我与自然语言处理

NLP 服务编程算法 nat 机器学习

文字只是信息的载体，而非信息本身，那么不用文字，而用其它的载体（比如word2vec形式的词向量）是否一样可以储存同样意义的信息呢？这个答案是肯定的，这也是现在通信技术的基础，如果想让计算机来处理我们的人类语言、文本数据，首要的就是换一种数据的载体（表示形式）---数值化。

2018-09-12

1K0

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