我们在网上可以看到大量优秀的摄影作品，如何利用机器从网上获取大量的图片，从中提取出最佳的摆拍姿势供拍照时参考？首先我们得有大量的优秀摄影图片。然后，需要思考如何获得摄影作品中人物姿势的数据？待下文慢慢道来：
word2vec 基于分布式表征(Dristributed Representation)的 思想，相比于 One hot 可以用更低维数的向量表示词汇。 有一个有趣的研究表明，用词向量表示我们的词时，我们可以发 现：King - Man + Woman = Queen。 word2vec 实现了 CBOW 和 Skip-Gram 两个神经网络 模型，SkyAAE 在训练词向量的时候就是使用的 CBOW 模型。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指帮助机器理解和分析自然语言；它是利用机器学习算法从数据中提取所需信息的一个自动化的过程。
本文是"手把手教你打造聊天机器人"系列的最后一篇，介绍了我们打造的聊天机器人的相关算法原理，下一篇会对本系列做一个总结。
本文介绍了推荐系统中的协同过滤算法，包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤，以及如何使用Spark实现协同过滤算法。同时，还介绍了一种基于深度学习的方法——Word2Vec，用于计算物品之间的相似度。
GraphDB 最近刚刚升级到 8.7 版本，此次特别更新了矢量语义包，直接以插件形式整合到程序中。
在做自然语言处理的过程中，现在智能对话比较火，例如智能客服，智能家电，智能音箱等，我们需要获取用户说话的意图，方便做出正确的回答，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。
文本情感分析系统，使用Python作为开发语言，基于文本数据集，使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
Word2Vec将词映射为一个词向量，在这个向量空间中，语义相似的词之间距离会比较小，而词移距离（WMD）正是基于word2vec的这一特性开发出来的。 两个文档中的任意两个词所对应的词向量求欧氏距离然后再加权求和
导语：本系列文章一共有三篇，分别是 《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理，包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实，讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。下文是第三篇——《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》，敬请阅读。 本文是MF系列文章中的最后一篇，主要讲的是MF算法在图文推荐中的应用实践。无论是在召回层还是精排层，MF都有发挥
word2vec也叫word embeddings，中文名“词向量”，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量（Dense Vector）。在word2vec出现之前，自然语言处理经常把字词转为离散的单独的符号，也就是One-Hot Encoder。
text2vec, chinese text to vetor.(文本向量化表示工具，包括词向量化、句子向量化)
常用的检索算法有根据余弦相似度进行检索，Jaccard系数，海灵格-巴塔恰亚距离和BM25相关性评分。
选自Medium 作者：Martin Konicek 机器之心编译 参与：Panda 越来越多的软件工程师开始学习和涉足机器学习开发。近日，伦敦的软件工程师 Martin Konicek 在 Medium 上介绍了他使用 fastText 预训练过的词向量创建一个智能回答小程序的过程，相信能给仍不理解词向量的初学者提供一些帮助。此外，这个程序的代码也已经在 GitHub 上公开，感兴趣的读者不妨自己动手实现一下。更多有关 fastText 的介绍，可参阅机器之心专栏文章《专栏 | fastText 原理及实
二值分类器是机器学习中最常见的分类器。评价的指标也有很多，precision，recall，F1 score等等。ROC曲线也是之一。 ROC，Receiver Operating Characteristic Curve，受试者工作特征曲线。 ROC曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate，FPR），纵坐标为真阳性率（True Positive Rate，TPR）。
前言 由于是日语项目，用到的分词软件等，在中文任务中需要替换为相应的中文分词软件。例如结巴分词 ： https://github.com/fxsjy/jieba 前提知识和术语解释 如果需要获得更多知识，请自行百度，谷歌。中文资料不是很多，有能力请阅读相关论文资料。 术语缩写 PV-DM: Distributed Memory Model of Paragraph Vectors 句向量的分布记忆模型 PV-DBOW: Distributed Bag of Words version of Parag
谱匹配是质谱法中最常用的化合物鉴定方法。然而，谱库的覆盖范围、谱匹配精度以及匹配速度等方面的问题限制了化合物鉴定的效率。那么，有无可能在扩大谱库覆盖范围的情况下，同时保证搜库速度与谱匹配准确度呢？近日，中南大学的卢红梅团队建立了百万规模的计算EI-MS库。在此基础上，提出了一种超快速准确的质谱匹配方法(FastEI)。
⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。顾名思义，词向量是⽤来表⽰词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。**把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（word embedding）。**近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。
假如用余弦相似度来计算两个词的one-hot编码得到0，即不能编码词之间的相似性，所以有了word2vec的方法，包括skip-gram和CBOW。
对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。这样做的目的是消除数据特征之间的量纲影响，使得不同的指标之间具有可比性，帮助在进行迭代优化（如梯度下降）时更快地收敛至最优解。最常用的归一化方法有以下两种：
从处理的对象来看，NLP 与其他机器学习任务有很大区别：NLP 处理的对象是人类语言，而人类的语言是一种特定的用于传达意义的系统，并不由任何形式的物理表现产生，大部分词语只是一个表达某种意义的符号。语言通过各种方式编码（语音、手势、写作等），以连续信号的形式传输给大脑。
用户基础数据：年龄、性别、公司、邮箱、地点、公司等。 关系图：根据人↔人，人↔微博的关注、评论、转发信息建立关系图。 内容数据：用户的微博内容，包含文字、图片、视频。
大部分程序员由于理工科的背景，有一些高数、线性代数、概率论与数理统计的数学基础。所以当机器学习的热潮来临的时候，都跃跃欲试，对机器学习的算法以及背后的数学思想有比较强烈的探索欲望。
我们将使用一个非常有名的数据集,叫作20 Newsgroups;这个数据集一般用来做文本分类。这是一个由20个不同主题的新闻组消息组成的集合,有很多种不同的数据格式。对于我们的任务来说,可以使用按日期组织的数据集。
在实践中，无论是搜索问题，还是文本问题，如何找到相似的文本都是一个常见的场景，但TFIDF文本相似度计算用多了，年轻人往往会不记得曾经的经典。
我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。
聊天机器人本身是一种机器或软件，它通过文本或句子模仿人类交互。简而言之，可以使用类似于与人类对话的软件进行聊天。
之前我们介绍了两种表示词向量的方法：「基于数量」的矩阵分解方法（HAL & LSA）和「基于窗口」的概率方法（word2vec）。第二种方法明显优于第一种，但其只考虑了一个较小窗口内的词语信息，没有利用好全局的词语共现数据。
【导读】本文将基于作者在中国计算机大会方案宣讲PPT中的内容，给出此次比赛的完整方案，主要从赛题理解、建模核心思路、算法核心思想等角度阐述，同时对相关细节进行了适当的拓展讲解。涉及SIF Sentence Embedding、InferSent、Bi-LSTM和BERT等算法及相关概念。
本文将基于在中国计算机大会方案宣讲PPT中的内容，给出此次比赛的完整方案，主要从赛题理解、建模核心思路、算法核心思想等角度阐述，同时对相关细节进行了适当的拓展讲解。涉及SIF Sentence Embedding、InferSent、Bi-LSTM和BERT等算法及相关概念。
首先是最小的b和f合并，得到的新树根节点权重是7.此时森林里5棵树，根节点权重分别是20,8,6,16,7。此时根节点权重最小的6,7合并，得到新子树，依次类推，最终得到下面的霍夫曼树。
选自adventuresinmachinelearning 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 本文详细介绍了 word2vector 模型的模型架构，以及 TensorFlow 的实现过程，包括数据
还记得手把手教你做物体检测、手把手教你做命名实体识别系列的文章吗？满满的干货有没有O(∩_∩)O，大部分读者跟着步骤来，最后都实现了其中的物体检测和命名实体识别项目。 物体检测 [so8knag2el.png] [1elwy46k2p.png] 命名实体识别 [hc7uxqxp0o.png] 本系列文章，依然秉承实践为主，理论为辅，让大家"做的出，看的懂"的原则，效果展示、特性介绍、设计思路、代码实现、算法原理等多个方面的内容都有涉及，通过学习本系列文章，你将能够自己实现一个聊天机器人。 [mcwh2trz
嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键盘进行下一词预测，那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。
首先是最简单粗暴的算法。为了对比两个东西的相似度，我们很容易就想到可以看他们之间有多少相似的内容，又有多少不同的内容，再进一步可以想到集合的交并集概念。
随着深度学习的兴起，每个模型都需要一个输入，而我们现实生活中的对象（文字、图片）等等都不是数字，计算机无法处理。所以如何为每个任务确定一个合适的 “输入” 就变得尤其重要了，这个过程也被叫做表征学习。
这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法，它也是非常通用的一类推荐算法，在工业界有大量的应用案例。
个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术，在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲，个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据，例如商品描述、新闻资讯、用户留言等等。具体来讲，我们需要使用文本数据完成以下任务： 候选商品召回。候选商品召回是推荐流程的第一步，用来生成待推荐的物品集合。这部分的核心操作是根据各种不同的推荐算法来获取到对应的物品集合。而文本类数据就是很重要的一类召回算法，具有不依赖用户
摘 要： 为合理评价电商平台物流客户满意度情况，提出一种基于评论大数据的物流客户满意度测算方法。首先，以生鲜电商为研究对象爬取大量在线评论，进行分词等操作并基于TF-IDF算法得出生鲜电商物流满意度的关键因素及其权重，随后构建物流属性词向量模型，结合词语权重和其与物流关键因素之间的相似性，区分每句话中的物流属性，确定用户重点关注的物流属性。然后，构建情感分析模型对物流相关评论进行情感分析，计算用户对物流各属性的满意度情况，得到评论中不同物流属性的客户满意度情况。
本项目基于chatterbot0.8.7来开发，但不仅于此。让我们先对chatterbot做一个简单的了解。
新媒体管家 作者简介 刘书龙，现任达观数据技术部工程师，兴趣方向主要为自然语言处理和数据挖掘。 word2vec是Google研究团队的成果之一，它作为一种主流的获取分布式词向量的工具，在自然语言处理
在自然语言理解任务中，我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落，再到文档。在文档层面，理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。在文档集合中学习、识别和提取这些主题的过程被称为主题建模。
我们现在做数据分析的时候，不可避免地会与文本数据打交道，今天跟大家分享在数据分析中，如何挖掘出相似的文本。
在人们的普遍印象里，论文上了 Nature，那结论自然也就八九不离十了。然而对于熟悉人工智能的人来说，该研究有些奇怪的是：论文中模型使用的技术是「词嵌入」——既不是卷积神经网络，也不是循环神经网络等更复杂的模型。这么简单的模型，真的可以帮助我们找到成百上千研究者多年来从未找到的新材料吗？
大数据文摘作品 作者：Ramzi Karam 编译：Chloe 朝夕 修竹 Aileen 上个周被网易云音乐的听歌报告刷屏，文摘菌这才发现，朋友圈不乏年度听歌成千上万的音乐重度患者。这群人可能中的不是音乐的毒，而是这套个性化音乐推荐算法真的太懂你。 这也又引起了一波对推荐算法的讨论。本文作者发现了一个有7亿多条歌曲的数据集，利用Word2vec，用这个训练集来训练机器学习模型，优化我们的音乐推荐结果。 中东和北非地区最大的音乐流媒体平台Anghami每个月产生7亿多条歌曲数据流。这也意味着所有这些流媒体产
相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，它美丽却又难以摘取，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。
2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习（Deep Learning）在自然语言处理中应用的普及，很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。另外需要强调的一点是，word2vec是一个计算word vector的开源工具。当我们在说word2vec算法或模型的时候，其实指的是其背后用于计算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。很多人以为word2vec指的是一个算法或模型，这也是一种谬误。接下来，本文将从统计语言模型出发，尽可能详细地介绍word2vec工具背后的算法模型的来龙去脉。
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