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产品经理的人工智能学习库

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Encoder-Decoder 和 Seq2Seq
Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。
easyAI
2019-12-18
1.5K0
预训练(Pre-train)
目前神经网络在进行训练的时候基本都是基于后向传播(Back Propagation,BP)算法,通过对网络模型参数进行随机初始化,然后利用优化算法优化模型参数。但是在标注数据很少的情况下,通过神经网络训练出的模型往往精度有限,“预训练”则能够很好地解决这个问题,并且对一词多义进行建模。
easyAI
2019-12-18
1.4K0
命名实体识别 – Named-entity recognition | NER
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲,就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。
easyAI
2019-12-18
2.5K0
自然语言处理-Natural language processing | NLP
在人工智能出现之前,机器智能处理结构化的数据(例如 Excel 里的数据)。但是网络中大部分的数据都是非结构化的,例如:文章、图片、音频、视频…
easyAI
2019-12-18
1.3K0
词干提取 – Stemming | 词形还原 – Lemmatisation
词干提取是英文语料预处理的一个步骤(中文并不需要),而语料预处理是 NLP 的第一步,下面这张图将让大家知道词干提取在这个知识结构中的位置。
easyAI
2019-12-18
2.5K0
Word2vec
在说明 Word2vec 之前,需要先解释一下 Word Embedding。 它就是将「不可计算」「非结构化」的词转化为「可计算」「结构化」的向量。
easyAI
2019-12-18
1.2K0
分词 – Tokenization
分词就是将句子、段落、文章这种长文本,分解为以字词为单位的数据结构,方便后续的处理分析工作。
easyAI
2019-12-18
1.4K0
自然语言理解 – NLU | NLI
自然语言理解就是希望机器像人一样,具备正常人的语言理解能力,由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明),所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。
easyAI
2019-12-18
2.5K0
自然语言生成 – Natural-language generation | NLG
自然语言生成 – NLG 是 NLP 的重要组成部分。NLU 负责理解内容,NLG 负责生成内容。
easyAI
2019-12-18
2.1K0
自然语言生成 – Natural-language generation | NLG
自然语言生成 – NLG 是 NLP 的重要组成部分。NLU 负责理解内容,NLG 负责生成内容。
easyAI
2019-12-18
2.1K0
Natural Language Toolkit(NLTK)
Natural Language Toolkit,自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。
easyAI
2019-12-18
1.2K0
音素 – phone | phonetics
在语音合成中,有一种关键技术是将文字拆解成音素,再去语音库里匹配相同音素的语音片段,来实现文字转换语音,那么音素到底是什么?
easyAI
2019-12-18
1.5K0
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