应用于自然语言处理的机器学习数据通常包含文本和数字输入。例如，当您通过twitter或新闻构建一个模型来预测产品未来的销售时，在考虑文本的同时考虑过去的销售数据、访问者数量、市场趋势等将会更有效。您不会仅仅根据新闻情绪来预测股价的波动，而是会利用它来补充基于经济指标和历史价格的模型。这篇文章展示了如何在scikit-learn（对于Tfidf）和pytorch（对于LSTM / BERT）中组合文本输入和数字输入。
今天，人工智能（AI）已经成为科技领域最令人振奋的进步之一。它不仅是科幻小说的梦想，而是实实在在影响着我们生活的每一个方面。 从智能助手到自动驾驶汽车，从机器人工程师到智能医疗诊断，人工智能正在以前所未有的速度推进科技的边界，引领着未来科技的潮流。
文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：
文本分类作为自然语言处理任务之一，被广泛应用于解决各种商业领域的问题。文本分类的目的是将 文本/文档 自动地归类为一种或多种预定义的类别。常见的文本分类应用如下：
传统的文本分类方法，基本都是利用 TFIDF 提取词频以及词语间的 N-gram 信息作为特征，然后通过机器学习方法如逻辑回归、支持向量等作为分类器。
本文介绍了一种基于深度学习方法的中文文本分类方法，该方法采用CNN、RNN和LSTM等网络结构，并使用预训练的词向量模型和中文语料库进行训练。实验结果表明，该方法在中文文本分类任务上具有较好的性能，准确率达到92.3%。
本文研究了一种使用CNN和LSTM进行文本分类的方法，通过实验和对比，发现CNN在新闻分类任务上表现较好，LSTM在短文本分类任务上表现较好。同时，本文还探讨了预训练词向量在文本分类中的作用，并提出了改进的预训练词向量方法。
机器之心专栏 作者：想飞的石头 文本分类应该是自然语言处理中最普遍的一种应用，例如文章自动分类、邮件自动分类、垃圾邮件识别、用户情感分类等等，在生活中有很多例子，本文主要从传统和深度学习两块来向大家介绍如何构建一个文本分类器。 文本分类方法 传统的文本方法的主要流程是人工设计一些特征，从原始文档中提取特征，然后指定分类器如 LR、SVM，训练模型对文章进行分类，比较经典的特征提取方法如频次法、tf-idf、互信息方法、N-Gram。 深度学习兴起之后，也有很多人开始使用一些经典的模型如 CNN、LSTM 这
摘要：本篇从理论到实际介绍了NLP领域常见的关键词提取技术。首先介绍了业务背景，包括NLP四大任务介绍、关键词提取是一种NER任务、线上使用关键词提取技术场景；然后重点详解了关键词提取技术，包括关键词提取技术整体流程、分词介绍、无监督学习提取关键词、有监督学习提取关键词；最后分别从无监督学习和有监督学习源码实践了关键词提取技术。对关键词提取技术感兴趣并希望应用到实际项目中的小伙伴能有所帮助。
今天给大家介绍的是玛希多大学数据挖掘和生物医学信息学中心发表在Bioinformatics上的文章“BERT4Bitter: a bidirectional encoder representations from transformers (BERT)-based model for improving the prediction of bitter peptides”众所周知，许多药物固有地具有苦味，并且强烈的努力旨在淡化苦味以改善味道，从而改善药物摄入的依从性，因此，开发用于预测肽苦味的快速和准确的鉴定工具是药物开发和营养研究中的重要组成部分。目前只有一种计算方法，即iBitter-SCM，交互验证和独立测试集的准确率分别为0.871和0.844。虽然iBitter-SCM产生了相当高的预测精度，但它的整体预测性能仍有改进的空间，因此非常希望开发一种新的基于机器学习的预测器。本研究提出BERT苦味方法作为第一个基于Transformer(BERT)的预测苦味肽的双向编码器表示。在本研究中，每个肽序列被视为基于自然语言处理技术的句子，其中20个氨基酸中的每一个都被视为单词DSDFF自动生成特征描述符，而不需要特征编码的系统设计和选择。
比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/forum/#raceId=531810 以下资料整理自比赛论坛，感谢这些无私开源的选手们，以下是整理TOP5方案的主要思路和模型，以便大家学习
目前业界内容化的应用场景愈发丰富，大家试图通过特色化的内容来吸引用户，引导用户与产品增加交互（浏览、点击、购买等）。虽然各大互联网公司的内容数据已足够丰富，但数据质量良莠掺杂，难以直接用于内容化场景落地，因此如何实现优质内容的发现、抽取和生成，便成为重要的技术课题。
今天编辑部给大家带来的是来自Jeremy Jordan的论文，主要分析论文的建模步骤和方法，具体内容大家可以自行查看。 # Standard imports import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.style.use('seaborn-notebook') import seaborn as sns sns.set() import matplotlib
NLP（Nature Language Processing，自然语言处理）是计算机学科及人工智能领域一个重要的子学科，它主要研究计算机如何处理、理解及应用人类语言。所谓自然语言，指人说的话、人写的文章，是人类在长期进化过程中形成的一套复杂的符号系统（类似于C/Java等计算机语言则称为人造语言）。以下是关于自然语言处理常见的定义：
【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。
https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章，希望对您有所帮助！同时，如果文章中存在错误或不足之处，也欢迎与我探讨，作者也是初学者，非常希望您的交流能促进共同成长。感谢参考文献中基基伟老师、知乎老师们的文章，共勉~
本文是我之前写过的一篇基于推特数据进行情感分析的文章（https://ahmedbesbes.com/sentiment-analysis-on-twitter-using-word2vec-and-keras.html）的延伸内容。那时我建立了一个简单的模型：基于 keras 训练的两层前馈神经网络。用组成推文的词嵌入的加权平均值作为文档向量来表示输入推文。
作者：Sandeep Bhupatiraju 剧透警告：摩斯电码并不需要破解。它很有用，因为消息可以使用这些代码以最少的设备发送，并且我说它不需要破解，因为代码是众所周知的，点和破折号的组合并不是什么秘密。但是，从理论上讲，它是一种替代密码（substitution cipher）， 每个字母（和每个数字）的每个字母都有一些使用点和破折号的表示形式，如下所示。 让我们暂停我们的怀疑，并假设我们收到摩尔斯电码的消息，但我们不知道如何阅读它们。假设我们还有一些代码的例子及其相应的单词列表。现在，
文本分类是自然语言处理（NLP）旨在解决的经典问题，其涉及分析原始文本的内容并决定其属于哪个类别。它具有广泛的应用，如情绪分析，主题标签，垃圾邮件检测和意图检测。
阅读发表在ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS'17)(CCF-A)上的论文 DeepLog : Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning，该文提出了一种基于深度学习的系统日志异常检测与诊断方法。通过阅读文章来了解一些使用深度学习进行日志异常检测的方法，期望能对我有所启发。春恋慕
最近几年在人工智能领域中大热的工程技术deep learning，将机器对图像，语音，人类语言的认知能力都提升了不少，前前后后也涌现出不少不仅仅是很cool而且是非常实用的应用，比如人脸识别，猫脸识别，无人车，语义搜索等等。其中，深度学习技术对图像和语音的影响最大，但对人类语言的理解（NLP）做的没有那么那么好。所以，不必太过鼓吹人工智能将会如何如何，民众的期待不应太过接近科幻电影，不然只能换来无尽的失望，从而导致寒冬的来临。 However, I would encourage everyone to t
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
（1） 思想 改变全连接为局部连接，这是由于图片的特殊性造成的（图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的），通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值。可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征（多卷积核）。 （2）filter尺寸的选择 通常尺寸多为奇数（1，3，5，7）
这是我们在iki项目工作中的一系列技术文章中的第一篇，内容涵盖用机器学习和深度学习技术来解决自然语言处理与理解问题的一些应用案例。
如果这些内置模型层不能够满足需求，我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。
import mxnet as mx 官方github教程部分代码 网络生成 num_layers = 2 num_hidden = 256 stack = mx.rnn.SequentialRNNCell() for i in range(num_layers): stack.add(mx.rnn.LSTMCell(num_hidden=num_hidden, prefix='lstm_l%d_'%i)) mx.rnn.SequentialRNNCell():RNN容器，用于组合多个RNN层
Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图，或具有共享层的模型）的方法。
LSTMs(Long Short Term Memory networks，长短期记忆网络)简称LSTMs，很多地方用LSTM来指代它。本文也使用LSTM来表示长短期记忆网络。LSTM是一种特殊的RNN网络(循环神经网络)。想要说清楚LSTM，就很有必要先介绍一下RNN。下面我将简略介绍一下RNN原理。
· 训练算法：分层softmax（对罕见字有利）vs 负采样（对常见词和低纬向量有利）
自己由于最近参加了一个比赛“达观杯”文本智能处理挑战赛，上一周主要在做这一个比赛，看了一写论文和资料，github上搜刮下。。感觉一下子接触的知识很多，自己乘热打铁整理下吧。
这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。在iki项目中，涵盖了一些机器学习的应用案例和用于解决各种自然问题的深度学习技术的语言处理和理解问题。
你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器，来创建一个 Sequential 模型：
word embedding技术如word2vec，glove等已经广泛应用于NLP，极大地推动了NLP的发展。既然词可以embedding，句子也应该可以（其实，万物皆可embedding，Embedding is All You Need ^_^）。近年来（2014-2018），许多研究者在研究如何进行句子表示学习，从而获得质量较高的句子向量（sentence embedding）。事实上，sentence embedding在信息检索，句子匹配，句子分类等任务上均有广泛应用，并且上述任务往往作为下游任务来评测sentence embedding的好坏。本文将介绍如何用无监督学习方法来获取sentence embedding，是对近期阅读的sentence embedding论文笔记的总结(https://github.com/llhthinker/NLP-Papers#distributed-sentence-representations)。欢迎转载，请保留原文链接https://www.cnblogs.com/llhthinker/p/10335164.html
在keras的网络中，如果用layer_name.shape的方式获取shape信息将会返还tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape其中包含的是tensorflow.python.framework.tensor_shape.Dimension
在上一篇文章中简单介绍了经典RNN模型，并提到了RNN的一些缺点。LSTM（Long Short-Term Memory）解决了经典RNN不能很好地保存长时序信息的缺点，得到了更加广泛地应用。下面简单说说LSTM的流程。
在本文中，我们试图改进对LSTMs的科学理解，特别是语言模型和LSTM中存在的字形模型之间的相互作用。 我们称这种内部语言模型为隐式语言模型（隐式LM）。 本文的贡献：1）在受控条件下建立隐式LM的存在; 2）通过找出它使用的上下文有多少个字符来描述隐式LM的本质。 我们所描述的隐式LM与上面讨论的文献19、20中的语言模型有所不同，因为学习语言模型的背景和要求不同：OCR明确要求学习字形模型而不是语言模型。最近的关于使用LSTM进行OCR的基准文件22并没有涉及这一点，而且据我们所知，文献中也没有涉及。
上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务，若你对RNN及LSTM不甚了解，请移步上一篇数据科学学习手札39;
本人在大三期间做了一个关于“疫苗接种”主题的舆情分析，主要涉及的技术有：爬虫（微博和知乎评论）、数据清洗、文本特征提取、建立模型（SVM、BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention）、文本摘要等。
基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中，都会用到 LSTM层，主要参数如下：
1. 根据我简历上的项目，问我LR的一些基础知识，然后让我用python的numpy手写LR
torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。
CTPN(Connectionist Text Proposal Network)，end-to-end 框架：
前言 Char-RNN，字符级循环神经网络，出自于Andrej Karpathy写的The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks。众所周知，RNN非常擅长处理序列问题。序列数据前后有很强的关联性，而RNN通过每个单元权重与偏置的共享以及循环计算（前面处理过的信息会被利用处理后续信息）来体现。Char-RNN模型是从字符的维度上，让机器生成文本，即通过已经观测到的字符出发，预测下一个字符出现的概率，也就是序列数据的推测。现在网上介绍的用
（1）将问题形式化为序列标注任务，并提出利用递归神经网络（双向 LSTM）捕获上下文和语义的联合模型，并且利用条件随机场（CRF）来约束标注连贯性；
练习NLP是一回事，破解面试是另一回事。对NLP人员的面试与一般的数据科学非常不同。在短短几年内，由于迁移学习和新的语言模型，这些问题已经完全改变了。我个人经历过，随着时间的推移，NLP面试变得越来越艰难，因为我们取得了更多的进步。
1 卷积神经网络（CNN）定义 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。
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