词袋模型是一种在使用机器学习算法建模文本时表示文本数据的方式； 易于理解和实现，并且在语言建模和文档分类等问题上取得了巨大成功。
循环神经网络（三） ——词嵌入学习与余弦相似度 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、词汇表征 1、one-hot表示法 之前的学习中提到过，对于词汇库，可以用one-hot表示法来表示。即，假设词汇库单词量是10000个单词，则可以用1*10000的矩阵来表示每个单词，单词在对应词汇表中的位置是1，其他位置是0。 如man是第5391个单词，则矩阵为[0 0 0 ... 0 0 1 0 0 ... 0]T，这里的1就是在矩阵的第5391个位置。 这样做有个缺点，即词语之间无法建立任何联系，只有自身的位置
如今，计算机视觉（CV）已成为人工智能的主要应用之一（例如，图像识别，对象跟踪，多标签分类）。在本文中，我们将了解构成计算机视觉系统的一些主要步骤。
知识管理系统 (KMS) 是一个用于存储和检索信息的平台，能更好地理解、处理和公司内各个团队之间的协作。也就是说，您可以依靠一个统一资源作为共享信息的首选枢纽，而不是使用多种资源，例如内部公司的网络、电子邮件或本地文档。
当我们听说卷积神经网络（CNN）时，我们通常会想到计算机视觉。从Facebook的自动标记照片到自驾车，CNN使图像分类领域发生重大突破，它是当今大多数计算机视觉系统的核心。
自然语言处理是神经网络的经典应用领域之一，所谓自然语言处理，就是让机器理解人类的语言，英文为Natural Language Processing, 简称NLP，是人工智能的一个重要方向，目前生活中已经有很多基于NLP的技术应用了，比如苹果手机的siri， 可以从语音中提取关键信息，然后自动化的执行某些操作，再或者百度翻译，可以自动翻译不同类型的语言，这些应用的核心都涉及NLP相关技术。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题How to solve 90% of NLP problems: a step-by-step guide，作者Emmanuel Ameisen。 翻译 |
作者：孟廉 编辑：田旭 前 言 文章来自：https://blog.insightdatascience.com 作者：Emmanuel Ameisen 无论您是一个成熟的公司，还是致力于推出一个新服务，您都可以利用文本数据来验证、改进和扩展您的产品的功能。从文本数据中提取有意义的信息并对其进行学习是自然语言处理(NLP)的一个研究活跃的课题。 NLP领域每天都会产生新的令人兴奋的结果，在与数百家公司合作之后，Insight团队发现一些比较关键的实际应用比其他应用出现得更为频繁，具体来说有以下几种：
图1. 展示了未微调的BERT(bert-large-cased)无监督NER标记的句子样本
无论您是成熟公司还是致力于推出新服务，您始终可以利用文本数据来验证，改进和扩展产品的功能。从文本数据中提取意义和学习的科学是一个活跃的研究主题，称为自然语言处理（NLP）。
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。
9月28日，谷歌在官方博客上宣布，将含有800万个Youtube 视频URL 的视频数据库开源，视频总时长达到了50万个小时。一并发布的还有从包含了4800个知识图谱分类数据集中提取的视频级别标签。
本文基于 NLP 的基础知识，全方位介绍了 NLP 随着深度学习和神经网络的应用所取得的进展。
如今，计算机视觉（CV）已成为人工智能的一项重要应用（例如，图像识别、对象跟踪、多标签分类）。本文将引导你完成搭建计算机视觉系统的一些主要步骤。
HTML 和 CSS 客户端脚本 - JavaScript and the DOM 服务端脚本 - ASP, PHP XML 和SQL 指南列表 WWW - 万维网 web站点是一个到世界各地电脑都可
来源 | Analytics Vidhya 【磐创AI导读】：这篇文章主要介绍了如何使用word2vec构建推荐系统。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
目前深度学习中热点之一就是注意力机制（Attention Mechanisms）。Attention源于人类视觉系统，当人类观察外界事物的时候，一般不会把事物当成一个整体去看，往往倾向于根据需要选择性的去获取被观察事物的某些重要部分，比如我们看到一个人时，往往先Attend到这个人的脸，然后再把不同区域的信息组合起来，形成一个对被观察事物的整体印象。
选自InsightDataScience 作者：Emmanuel Ameisen 机器之心编译 参与：白悦、李泽南 自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）一样，是目前人工智能领域里最为重要的两个方
作者：Emmanuel Ameisen 来源：机器之心 本文为大家解析了人工智能领域中的自然语言如何处理。 自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）一样，是目前人工智能领域里最为重要的两个方向。如
随机梯度下降是一种基于梯度的优化算法，用于在训练阶段学习网络参数。梯度通常使用反向传播算法计算。在实践中，人们使用SGD的迷你批处理版本，其中参数更新是基于批处理而不是单个示例执行的，从而提高了计算效率。许多对普通SGD的扩展都存在，包括Momentum、Adagrad、rmsprop、Adadelta或Adam。
Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：
Web 系统的设计要点之一是内容和表示的分离，网站以HTML发布内容，对内容进行操作的服务也只能访问 HTML。随着表现形式各异的设备在大量地增加，也大大增加了网站针对不同表示格式的数量。同时，一些新的个人助理应用，例如google assitant，amazon的Alexa，已经开始为web提供接触用户的新渠道。
昨天我们聊了一些自然语言处理的基本原理，比如“自然语言是什么”“计算机如何理解语言”“什么是自然语言处理”等等问题，在本文中我们将更深一步探讨自然语言处理取得了怎样的快速进展。
无论你是成熟的公司，还是想要推出一个新服务，都可以利用文本数据来验证、改进和扩展产品的功能。科学的从文本数据中提取语义并学习是自然语言处理(NLP)研究的一个课题。 NLP每天都会产生新的令人兴奋的结
这篇word2vec教程2中（教程1 Word2Vec教程-Skip-Gram模型），作者主要讲述了skip-gram 模型优化的策略-Negative Sampling，使得模型更加快速地训练。通过教程1，我们了解到word2vec它是一个庞大的神经忘网络！ 例如，有一个包含10000个单词的词汇表，向量特征为300维，我们记得这个神经网络将会有两个weights矩阵----一个隐藏层和一个输出层。这两层都会有一个300x10000=3000000的weight矩阵。 在如此大的神经网络上进行梯度下
第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第二章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直径。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提—
NLP（自然语言处理）是一组用于处理文本问题的技术。这个页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步，然后应用一个简单的词袋模型，来获得令人惊讶的准确预测，评论是点赞还是点踩。
编译 | 林椿眄 审校 | 胡永波 在现实生活中，文本信息无处不在。理解并学习文本数据的内在涵义一直是一个非常活跃的研究课题，这就是自然语言处理。 对于企业而言，利用文本数据可以对新产品的功能进行验证、改进并扩展。在这样的实际应用中，有三大类自然语言处理任务最为常见： 识别不同的用户/客户群（如预测客户流失量、生命周期价值、产品偏好） 准确地检测和提取不同类别的反馈信息（如正面和负面的评论/意见、衣服尺寸等特定属性的提及频率） 根据用户的意图对文本信息进行分类（如请求基本帮助、紧急问题） 尽管自然语言处理领
前段时间，AI大神Karpathy上线的AI大课，已经收获了全网15万次播放量。
原标题 | Sentiment Analysis of 1.5 Million Audible Reviews
很多时候，人们在网上晒各种东西、抒发情感。个体的情感分析可能没有多大用处，但对大多数人的情感进行分析，就能得到比较有趣的结果。想象一下，当一个热点新闻事件出现后，你可以通过分析大多数人的留言感知舆情，了解网络平台中人们的心情。本教程将会教你如何在社交平台上执行类似的分析操作。 用机器学习从文本中读取情绪称为情感分析（sentiment analysis），它是文本分类中突出的用例之一，属于自然语言处理（NLP）非常活跃的研究领域。其它应用比如，检测垃圾邮件、自动标记客户查询以及将文本分类为已定义的主题等。那么，如何做到这一点呢？
在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。
Word2Vec被认为是自然语言处理（NLP）领域中最大、最新的突破之一。其的概念简单，优雅，（相对）容易掌握。Google一下就会找到一堆关于如何使用诸如Gensim和TensorFlow的库来调用Word2Vec方法的结果。另外，对于那些好奇心强的人，可以查看Tomas Mikolov基于C语言的原始实现。原稿也可以在这里找到。
已经看了很久的word2vec，但是发现了很多不同版本的解释，再加上原始论文没有提到太多的细节，所以打算直接看一遍源码，一方面可以加深自己理解；另一方面，以后也可以做适当的改进！
提示校准包括调整提示，尽量减少产生的输出中的偏差。微调修改模型本身，而数据增强扩展训练数据。梯度裁剪防止在训练期间爆炸梯度。
【导读】本篇文章将介绍如何使用Keras（一个非常受欢迎的神经网络库来构建一个Chatbot）。首先我们会介绍该库的主要概念，然后将逐步教大家如何使用它创建“是/否”应答机器人。我们将利用Keras来实现Sunkhbaatar等人的论文“End to End Memory Networks”中的RNN结构。
今天给大家介绍的是ICLR 2022 under review的一项有关分子生成的研究。作者提出的模型MOG利用能量模型生成数据集分布外的分子。不同于传统的最小化能量策略，MOG通过在生成过程中引入多个量中心到朗之万动力学方程中增强能量。实验结果表明，MOG能够显著提高生成分子的新颖性和对接分数。此外，这种基于能量增强的策略能被广泛应用在目前的模型中，增强它们生成的新颖性。
【新智元导读】不同语言的数据量不同。一些数据较少的语言，嵌入模型的训练会遇到困难，而跨语言嵌入模型则允许研究者将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中，使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。今天为大家推荐的这篇论文，对跨语言嵌入模型进行了梳理。我们摘取论文的概要和评估部分为您做了介绍。 跨语言嵌入模型允许我们将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中。这使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。本文对跨语言嵌入模型
今天我们介绍由西安交通大学第一附属医院的Yuesen Li发表在BioRxiv上的工作。该工作提出了一种基于自回归模型GPT的配体设计策略DrugGPT，该模型专注于化学空间的探索和特定蛋白质的配体发现。深度学习语言模型在蛋白质设计和生物医学文本分析等领域展示了显著的潜力，为DrugGPT的提出提供了有力支持。在本文中，研究者采用DrugGPT模型学习了大量的蛋白质-配体结合数据，旨在发现能够与特定蛋白质结合的新型分子。这一策略不仅极大地提高了配体设计的效率，还为药物开发过程提供了快速有效的途径，为制药领域带来了新的可能性。
前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。 词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前，我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅只考虑所有词的权重。而权重与词在文本中出现的频率有关。 词袋模型首先会进行分词，在分词
大数据文摘作品 编译：小饭盆、周佳玉、笪洁琼、钱天培 豆瓣水军检测、《权游》续写、越来越神的谷歌翻译...... 最近自然语言处理（NLP）的各路应用可是被玩得风生水起。 这些NLP应用看起来炫酷到没道理，但其实背后的原理并不难理解。 今天，文摘菌就来扒一扒最常用的自然语言处理技巧和模型，手把手教你做一个简单神奇的小应用。 不吹不黑，90%的NLP问题都能用类似方法解决。 今天这个教程从数据处理的三大阶段教你自然语言处理： 收集，准备、检查数据 建立简单的模型（包括深度学习模型） 解释、理解你的模型 整篇
在研究中，为了解决「看图问答」任务，研究人员将图像和问题同时转化为基于语义概念的表征，在一个抽象的隐空间中运行，增强了模型的透明性和模块性。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 这一系列公开课将由一线技术专家从不同技术细分领域分享AI技术与行业发展状况，
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在文本挖掘的分词原理中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。
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
词向量（Word Vector）或词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一项基础技术，它允许我们将自然语言中的词汇表示为实数向量。这些向量通常存在于一个高维空间内，其中每一个维度都可能代表着某种语义属性。通过这种转换，机器学习模型可以捕捉到词语之间复杂的关系，如语义相似性、反义、上下位关系等。
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