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关键词

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的目的是让机器试图解和人类的字。通常来说,人的是冗余的,含有歧义的,而机器是准确的,无歧义的,要让机器解,这之间存在一个转换的问题。 通常做法的逻辑思路是,-->特征提取-->建立模型是为了让数据干净,便于输入数学模型做的常见流程:本获取:下载数据集;通过爬虫程序从网上收集;通过SQL句从数据库读取等等;本提取:从多种数据来源提取本(如从网页、txt、pdf件、OCR纸张的复印件、甚至音识别),如用正则表达式提取本 ,网页则用CSS选择器的法提取本,复印件图片则用OCR识别本技术。 本正则化:也就是规范化本,英需要大小写,可以根据需要去除标点符号,本词切分:需要分词,英直接按空格拆分出一个个单词。通用词删除:去掉高频的无意义的词,如“的”、“地”、“得”等等。

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」使用的智能档分析

什么是智能档分析?智能档分析(IDA)是指使用(NLP)和机器学习从非结构化数据(档、社交媒体帖子、邮件、图像等)获得洞察。 与命名实体识别一样,定义关系类型可以通过训练特定的机器学习模型来提取。关系提取可用于非结构化档,以确定具体的关系,后将这些关系用于填充知识图。 本摘要有两种不同的方法:基于提取的摘要在不修改原的情况下提取句子或短。这种方法生成由最重要的N个句子组成的摘要。基于摘要的摘要使用生成来改写和压缩档。 特定领域术的一种方法是使用定义字典或构建用于实体提取、关系提取等的定义机器学习模型。解决将通用和特定领域术结合在一起的问题的另一种方法是迁移学习。 IDA项目最好以迭代的方式——从概念验证开始,以确定该方法是否可行,如果可行,所达到的精度是否表明使用了动化或人在循环。后迭代地增加复杂性,直到估计的工作量不能证明预期的收益。

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    与人工智能

    但是所有拿说事儿的、用干事儿的,这间都绕不开一个问题,即到底是怎么回事?这是我们真正搞解,搞的人必须面对的问题。我们说要善解人意,人意在哪?它藏在符号怪阵的背后。 善解人意的“人意”好不好解,是不是跟种有关系呢?在这张图上,我们看到很多难以的例子。很多评论的第一反应是博大精深,不一样,英很好的方法到就不行。有的人就说我们比别人更懂。 第一是我们做的,不指望人工智能的天上掉下的馅饼,还是靠己认识,真正地在这个上做章,而不要在其他的地方做章,其他的地方没有出路。 看到各种大脑计划,大脑计划的外显能力都离不开,但是我们还是可以根据所用到的技术的不同,把它们分几个类型,如下图所示:? 虽我是这样的题目,结论是和人工智能并没有强关联,而可以为人工智能的进步做一点点贡献,但是是比较微弱的。谢谢。

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    | 使用Spacy 进行

    Spacy的github地址:https:github.comexplosionspaCy主页:https:spacy.io一、什么是Spacy Spacy在它的主页上说它是Python里面的一个工业级别的工具 ,足见其在方面的优势,所以我们有必要去了解,学习它。 Spacy的功能包括词性标注,句法分析,命名实体识别,词向量,与深度学习无缝对接,以及它支持三十多种等等。 二、安装这部分包括Spacy包的安装和它的模型的安装,针对不同的,Spacy提供了不同的模型,需要分别安装。 LANGUAGEAny named language.DATEAbsolute or relative dates or periods.日期TIMETimes smaller than a day

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    | 使用Spacy 进行(二)

    This has made a lot of people very angry and been widely regarded as a bad move. print(解析包含的句子:) 20) print(名词块分析)doc = parser(uAutonomous cars shift insurance liability toward manufacturers)# 获取名词块本 chunk_text = print(chunk_text)print(- * -*20) # 获取名词块根结点的本chunk_root_text = print(chunk_root_text)print -*20)#chunk_root_head_text = print(chunk_root_head_text)print(- * -*20)最后给大家附上一个句法依存分析的结果解释的资料,是斯坦福的一个依存句法分析的解释档链接 百度库有版:https:wenku.baidu.comview1e92891dbceb19e8b8f6bae5.html

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    NLP福利!大规模

    ---- 新智元推荐 来源:AINLP作者:徐亮【新智元导读】本介绍一个料库项目:nlp_chinese_corpus ,初步贡献了几个已经预好的料,包括维基、新闻和百科料 作者徐亮(实在智能算法专家) 创建了一个料库项目:nlp_chinese_corpus ,初步贡献了几个已经预好的料,包括维基、新闻和百科料。 希望大家一起为该项目贡献料,感兴趣的同学可以直接关注该项目github地址,和作者直接联系,点击末阅读原直达github链接,可下载相关料:大规模料 Large Scale Chinese Corpus for NLPhttps:github.combrightmartnlp_chinese_corpus为领域发展贡献料贡献料,请联系: nlp_chinese_corpus 贡献料Contribution贡献料,请发送邮件至nlp_chinese_corpus@163.com为了共同建立一个大规模开放共享的料库,以促进领域的发展,凡提供料并被采纳到该项目

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    (NLP)」生成(NLG)论速递(二)

    周一注定是忙碌的一天,地铁人逐渐增多,提醒大家做好防护别懈怠,晚安~~ 引 下面是作者整生成(NLG)论速递系列的第二篇,该篇主要看点有:摘要生成、本生成,标题生成,手写生成,机器翻译等 id=rJYFzMZC-论简述: 本提出的模型能够对未知的联系进行推,为解和生成程序化本提供更准确的上下信息,同时比现有的替代方案提供更多可解释的内部表示。??? id=H1cWzoxA-论简述: 本提出了 “双向块注意网络(Bi-BloSAN)” 模型,用于RNNCNN-free序列编码。它需要的内存和RNN一样少,但具有SAN的所有优点。 id=SJDaqqveg论简述: 本提出了一种利用强化学习的actor-critic法训练神经网络生成序列的方法。 我们在各种序列建模任务(包括字符级建模、手写生成和神经机器翻译)上获得最新的结果。????

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    本卷积

    *注:本仅适用于已了解图像卷积过程的童鞋们本卷积 1.本的向量表示 2.本的1维卷积 3.池化1.本的向量表示在时,首先要将本用向量表示出来。 •每个向量的长度减少,并且是稠密向量•将每个单词的向量相加来得到本的向量表示2.本的1维卷积3.卷积核 卷积核的宽度和词向量的长度相同,行数代表n-grams的n,即有n行则这个卷积核一次能卷积n 个词向量的信息4.向量的距离 在word2vec,意义越接近的词会有越接近的向量表示,用cosine距离来表示就会越小5.值 每次经过卷积操作得到一个值,这个值越大说明被卷积的词向量(n个)和卷积核的距离越小 •卷积核的大小可改变(行数),可以进行3-gram,4-gram卷积•和图像一样,需要多个卷积核•1维卷积是因为只在一个方向上进行卷积(时间方向)一个卷积核对一段本进行卷积最终得到一个向量(与前面直接将每个词向量相加得到得到本向量不同 •用3,4,5-gram的卷积核各100个来本,经过卷积池化最终得到一个长度为300的向量•这个向量可以用于机器学习模型(MLP、朴素贝叶斯等)•这样解决了本信号时输入长度不一的问题。

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    模型简介

    ---- 磐创AI分享 来源 | medium作者 | Devyanshu shukla编译 | Flin 在这篇,我们将讨论关于模型(LM)的所有内容什么是LMLM的应用如何生成LMLM的评估介绍 NLP模型是计算句子(单词序列)的概率或序列下一个单词的概率的模型。 主要的区别在于,在模型,单词顺序很重要,因为它试图捕捉单词之间的上下,而在单词嵌入的情况下,只捕捉义相似度(https:en.wikipedia.orgwikiSemantic_similarity LM的困惑度:结论模型是NLP的重要组成部分,可以用于许多NLP任务。我们看到了如何创建己的模型,以及每种方法都会出现什么问题。 我们得出的结论是,LSTM是制作模型的最佳方法,因为它考虑并了长期依赖问题。

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    (三)模型

    模型基本概念用数学的方法描述规律,即用句子S=w1,w2…wnS = w_1,w_2dots w_nS=w1​,w2​…wn​的概率p(S)p(S)p(S)刻画句子的合性.对句合性判断:规则法 ,通常采用3元法.模型参数估计参数估计通过模型训练获取模型所有的模型参数即条件概率.参数的学习方法:最大似估计MLE由于料是有限的,不可能包含所有可能出现的词的组合,因此在必存在零概率问题 .数据平滑基本思想:调整最大似估计的概率值,使零概率增加,非零概率下调.基本目标:测试样本的模型越小越好基本约束:∑wjp(wi∣w1,w2…wi−1)=1sum_{w_j}p(w_i|w_1,w 模型应用计算句子概率给定若干词,预测下一个词改进的模型n-gram存在的问题对料敏感,训练参数难以反映不同领域之间规律上的差异.某些在很少出现,但在某局部大量出现的情况.基于缓存的模型在刚刚出现过的词在后边的句子再次出现的可能性往往较大 ,比标准的n-gram模型预测的概率要大.适应方法:将k个最近出现过的词存于一个缓存,作为独立的训练数据.通过这些数据,计算动态频度分布数据.将动态频度分布数据与静态分布数据通过线性插值的方法结合

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    期刊

    国内期刊现代学(汉斯出版社) 汉斯出版社(Hans Publishers, www.hanspub.org) 聚焦于国际开源 (Open Access) 期刊的出版发行, 覆盖以下领域 刊登内容:综述、软件技术、信息安全、计算机网络、体系结构、人工智能、计算机应用技术(图形图象、、信息检索)、数据库技术、存储技术及计算机计算机基础论等相关领域。 信息学科是在字学、计算机应用技术、人工智能、认知心学和数学等相关学科的基础上形成的一门新兴的边缘学科。 信息学会2018年学术活动计划 国际计算会议信息学报 《信息学报》刊登内容有:计算学,包括:音位学、词法、句法、义、知识本体和用学;资源,包括:计算词汇学、 国外期刊【2018年及相关国际会议重要日期整】NLP会议 会议名称 截稿日期 通知日期 会议日期 举办地点 ACL 2018 2.22 4.20 7.15-7.20 墨尔本,澳大利亚

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    NLP(一)

    版权声明:本为博主原创章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原链接和本声明。 本链接:https:blog.csdn.netgithub_39655029articledetails82896028 NLP :指一种随着社会发展而演化的,即人们日常交流所使用的:通过技术手段,使用计算机对进行各种操作的一个学科; NLP研究的内容 词意消歧;指代解;动生成;机器翻译;人机对话系统;本含义识别; NLP 料读入 网络本地分词 分割 断句分词规范化输出 分词及相应算法 基于字典、词库匹配; 正向最大匹配;逆向最大匹配;双向最大匹配;设立切分表执法;最佳匹配;基于词频度统计; N-gram模型;隐马尔科夫模型;基于字标注的分词方法 ;基于知识解; 分词方法比较 ?

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    NLP(二)

    版权声明:本为博主原创章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原链接和本声明。 本链接:https:blog.csdn.netgithub_39655029articledetails82914791 词性标注 标注料库; 各词性标注及其含义 ?? 动标注器; 默认标注器;正则表达式标注器;查询标注器; N-gram标注器; 一元标注器;分离训练和测试数据;一般的N-gram的标注;组合标注器;标注生词;储存标注器;性能限制;跨句子边界标注; 隐马尔科夫标注器 ; 生成模式; 确定模式;非确定模式;隐藏模式; 隐马尔科夫模型HMM 是一种统计模型,用于描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程,难点在于从可观察的参数确定此过程的隐含参数,后利用这些参数进行下一步的分析 ;分类的类别档分类 特征提取器:关键字是否在;分类器训练;词性判断 特征提取器:词后缀分类器训练:决策树分类器基于上下的词性判断;序列分类 贪婪序列分类;隐马尔科夫模型;句子分割:标点符号的分类任务识别对话行为类型

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    NLP(三)

    版权声明:本为博主原创章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原链接和本声明。 TF-IDF矩阵 一种用于资讯检索和勘察的一种加权技术,是一种统计方法,用于评估词或字对件集与料库的重要程度;TF-IDF:TF(词频)和IDF(倒档频率)的乘积,其TF表示某个关键词出现的频率 ,IDF为所有档数目除以包含该词档数目的对数值,|D|表示所有档的数目,|wεd|表示包含词w的档数目; ?? ,后选取最优解,K值使用肘部法则进行确定;K-means算法的优缺点效率高,且不易受初始值选择的影响;不能非球形的簇;不能不同尺寸、密度的簇;要先剔除离群值,因为它可能存在较大干扰;基于密度的方法 ,后找出最大距离最小的两个类,将他们聚为一类;

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    NLP(四)

    :标记和树状图;分块器评估;命名实体识别;命名实体定义:指特定类型的个体,是一些确切的名词短,如组织、人、日期等;命名实体识别定义:指通过识别所提及的命名实体,后确定NE的边界和类型;命名实体关系提取 ,β是V种元素所构成的串,α种至少应该含有一个非终结符号;S:S∈N,叫做句子的符戒初始符;上下无关法:解析器: 定义:根据法产生式输入的矩阵,同时建立一个或多个符号法的组成结构;分类: 递归下降解析器 ;依存关系:心词与其他从属直接的二元非对称关系;当前的一些法困境数据与无限可能性;句子构造;句子歧义问题;解智能问答系统;一阶逻辑;补充运算;句子解;段落解;图灵测试阿兰· ;料库结构TIMIT的结构内容覆盖:方,说话者,材料;TIMIT的设计特点包含音与字形标注层;在多个维度的变化与方地区和二元音覆盖范围找到一个平衡点;将原始音学时间作为录音来捕捉和标注来捕捉之间的区别 ,后修正其期望一致性,越大一致性越好;windowdiff打分器:衡量两个句子分词的一致性;维护与演变数据采集采集方式网上获取;件获取;电子表格和数据库获取;通过数据格式转换获取;使用Toolbox

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    (NLP)」生成(NLG)资料整

    生成(NLG)作为的一个子方向,主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟,将非格式的数据转换成人类可以解的格式。 现在也受到广大研究学者的重视,今天ShuYini给大家整了一下生成的相关资料供大家参考。本概要1什么是生成及学术研究介绍? (NLG)技术,即利用人工智能和技术,将非数据动生成高质量本和叙述章。 Ehud Reiter博客地址:https:ehudreiter.comblog-index万小军 万小军是北京大学王选计算机研究所研究员,主要研究领域有本挖掘,人工智能。 研究室当前研究内容包括:1)解:研制全新的义分析系统实现对人类(尤其是汉)的深层解;2)机器写作:综合利用摘与生成等技术让机器写出高质量的各类稿件;3)情感计算:针对多互联网本实现高精度情感

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    实战入门第一课----简介

    https:blog.csdn.netwangyaninglmarticledetails88643645 本博客为实战课程:第一课简介讲稿----章大纲个人简介本节课程导览1 用于分析、解和生成,以方便人和计算机设备进行交流,以及人与人之间的交流NLP 是人工智能和学领域的交叉学科, 在广义上分为两大部分:第一部分为解,是指让计算机懂人类的 LTP制定了基于XML的结果表示,并在此基础上提供了一整套底向上的丰富而且高效的模块(包括词法、句法、义等6项核心技术),以及基于动态链接库(Dynamic Link Library “云” 以哈工大社会计算与信息检索研究心研发的 “技术平台(LTP)” 为基础,为用户提供高效精准的云服务。 nc2=h_a1Amazon Comprehend 是一项 (NLP) 服务,可利用机器学习发现的见解和关系。

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    实战课程》---- 第一课:简介

    章为为《实战课程》---- 第一课:简介 讲稿----大家好,今天开始和大家分享,我在(Natural Language Processing,NLP)的一些学习经验和心得体会 用于分析、解和生成,以方便人和计算机设备进行交流,以及人与人之间的交流NLP 是人工智能和学领域的交叉学科, 在广义上分为两大部分:第一部分为解,是指让计算机懂人类的 LTP制定了基于XML的结果表示,并在此基础上提供了一整套底向上的丰富而且高效的模块(包括词法、句法、义等6项核心技术),以及基于动态链接库(Dynamic Link Library “云” 以哈工大社会计算与信息检索研究心研发的 “技术平台(LTP)” 为基础,为用户提供高效精准的云服务。 nc2=h_a1Amazon Comprehend 是一项 (NLP) 服务,可利用机器学习发现的见解和关系。

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    】双数据预

    2.英分词相对于分词来说,英分词主要三个问题:将所有大写字母改为小写字母; 将英句尾结束符与句尾最后一个单词用空格分开;同样将数字、日期、时间、网址等不可枚举的类型进行识别,后分别采用特殊名字进行泛化 例如双句对::4 月 14 日我买了 10 本书。英:I bought 10 books on April 14.预结果::$date 我 买 了 $number 本 书 。 其它说明:1) 的全角字符可以考虑改写为半角字符来;2) 同一类型的泛化名字在最好一样,如数字=>$number;3) 也可以采用 CRF 或者模型来实现高性能分词;4) Smith”的“.”;5) 双句对的泛化结果需要检查一致性,例如句子包含$number,正常情况下,英句子也应该包含$number 等;6) 目前有很多开源的分词工具可以被使用,如 NiuTrans 提供的双数据预工具从 http:www.nlplab.comNiuPlanNiuTrans.YourData.html 下载。

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    hanlp分词方法说明

    image.pnghanlp分词方法说明在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义。那么,什么是呢? 换一个通俗的说法,就是把我们人类的通过一些方式或者技术翻译成机器可以读懂的。人类的太多,计算机技术起源于外国,所以一直以来基本都是围绕英的。 就是将我们的翻译成机器可以识别读懂的指令。的博大精深相信每一个人都是非常清楚,也正是这种博大精深的特性,在将翻译成机器指令时难度还是相当大的! 至少在很长一段时间里都面临这样的问题。Hanlp相信很多从事程序开发的朋友都应该知道或者是比较熟悉的。 Hanlp是大快搜索在主持开发的,是大快DKhadoop大数据一体化开发框架的重要组成部分。下面就hanlp分词方法做简单介绍。

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      腾讯云自然语言处理(NLP)深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术,依托千亿级中文语料累积,提供16项智能文本处理能力,包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等,满足各行各业的文本智能需求。

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