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SEO-长尾

长尾关键 长尾关键:网站非目标关键,能给网站带来流量的关键。 例如:主关键是成都网站建设 那么,跟成都网站建设相关的,就叫做长尾关键。 比如:成都网站建设哪里好? 长尾关键写在哪里(长尾优化方法) 1.把长尾包含到你的文章标题中、文章描述中、文章内容中 对于职业SEO来说,长尾也是很看中的,所以,写文章的时候,就把长尾添加到文章中,充发挥长尾的优势。 另外做网站,网站群(黒锚,发现会被K) 3. 做内链(长尾的内链) 在网站内部做长尾的时候,带上其他栏目的链接。写文章的时候,锚文本带其他栏目的链接。或者图片带上其他栏目的链接,都可以。 外链(长尾的外链)  在发外链的时候,不管什么类型的外链(视频,论坛,博客,B2B等),都可以带上长尾,同样的,通过长尾跳到我们的站。 主要运用在文章标题跟文章内容里面。 主关键:成都网站建设 效果:成都 网站 建设 标题就可以写成:成都附近哪里有做网站或者建设网站的公司啊?

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NLP之隐马尔科夫模型HMM

例如在任务中,中文的句子“请问今天的天气怎么样?”就是可以被观测到的序列,而其的标记序列就是未知的状态序列“请问/今天/深圳/的/天气/怎么样/?” 这种方式对应的标记序列为“BEBEBESBEBME” 标记序列:标签方案中通常都使用一些简短的英文字符[串]来编码。 标签列表如下,在任务中,通常用BMES标记。 (1) 初始状态概率P(y1) 初始概率矩阵是指序列头的状态布,以为例,就是每个句子开头,标记别为BMES的概率。 这样的话,就是要计算3小节的那三个概率矩阵,当获得上述三个矩阵之后,便可以根据维特比算法计算出一个序列对应概率最大的标记序列,就此也就完成了的任务。 4.2 维特比算法 训练结束之后,便可获得三个概率矩阵,那么该如何利用上述矩阵,获得一个句子的最大概率标记序列,即完成任务呢?下面就是我们要介绍的维特比算法。

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    投稿 | 机器如何理解语言—中文

    一、算法类 中文算法大概为三大类: 第一类是基于字符串匹配,即扫描字符串,如果发现字符串的子串和典中的相同,就算匹配,比如机械方法。 六、达观数据算法应用 达观数据是一家新兴高科大数据公司,创始人来自腾讯、百度、盛大、搜狗等知名企业,具有非常深厚的实力。 在领域,达观数据借鉴国内外优秀的项目,升级了不少算法,并积累了大量的典。 此外,达观文本挖掘融合了全套自然语言处理和机器学习,在基础文字处理功能上集成了性标注、句法析、命名实体识别、文本标签提取等功能模块,基于此再结合SVM、GBRT、logistic regression 现任达观数据联合创始人,对搜索引擎、数据挖掘和大数据有丰富的经验和较深入的理解

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    创作101训练营第一季|中文概述

    1.1 中文概念 中文是中文自然语言处理的基础,与以英语为代表的拉丁语系语言相比,中文由于基本文法和书写习惯上的特殊性,在中文信息处理中第一步要做的就是。 3、通用性 中文应用广泛,经常会有跨平台使用的情况,好的系统应该实现跨平台的移植性。 而且中涉及到的字符串处理、统计方法和其他自然语言处理处理规则,应具有良好的通用性,以满足不同高层应用的使用需求。 4、适用性 中文是为具体应用服务的,它是一种手段而非一个目的。 是否需要语料库 不需要 不需要 需要 是否需要规则库 不需要 需要 不需要 算法复杂性 容易 难 一般 成熟度 成熟 不成熟 成熟 实施难度 容易 很难 一般 准确性 一般 准确 较为准确 速度 虽然目前的已经改善了机械的性能,但是单纯采用字典并不能满足中文自然语言处理的要求。

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    NLP+法系列(一)︱中文小结、几大引擎的介绍与比较

    盘古 Httpcws jieba —————————————————————————————————————————— 一、中文 1、常见的两类中文 中文常见的有两大类:机械 、基于统计的序列标注。 机械操作简单、方便,比较省心,但是对于歧义以及未登录的效果并不是很好; 统计模型的序列标注方法,对于识别未登录拥有较好的识别能力,而且精度也比较大,同时这个方法可以不中文、英语,着重看在语言前后顺序 评测数据地址:http://bosonnlp.com/dev/resource(来源bostonNLP微信公众号) 2、哈工大语言云 语言平台(LTP) 提供包括中文性标注、命名实体识别、依存句法析 、语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理

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    达观数据告诉你机器如何理解语言 -中文

    算法是文本挖掘的基础,通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、算法类 中文算法大概为三大类。 六、达观数据算法应用 达观数据是一家新兴高科大数据公司,创始人来自腾讯、百度、盛大、搜狗等知名企业,具有非常深厚的实力。 在领域,达观数据借鉴国内外优秀的项目,升级了不少算法,并积累了大量的典。 此外,达观文本挖掘融合了全套自然语言处理和机器学习,在基础文字处理功能上集成了性标注、句法析、命名实体识别、文本标签提取等功能模块,基于此再结合SVM、GBRT、logistic regression 现任达观数据联合创始人,对搜索引擎、数据挖掘和大数据有丰富的经验和较深入的理解。

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    NLP+法系列(二)︱中文简述、深度学习实践(CIPS2016、超多案例)

    可参考上篇:NLP+法系列(一)︱中文小结、几大引擎的介绍与比较 NLP法、句法、语义、语篇综合系列: NLP+法系列(一)︱中文小结、几大引擎的介绍与比较 NLP +法系列(二)︱中文性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016) NLP+语义析(四)︱中文语义析研究现状(CIPS2016 6、开源软件开放 影响较大、使用人数较多的几个系统包括中科院计算所的 ICTLAS 系统、哈工大语言平台 LTP、清华大学自然语言处理工具包、海量云等。 关于中文的测评,可见上一篇博客:NLP+法系列(一)︱中文小结、几大引擎的介绍与比较 最近还看到一个比较全面的项目:HanLP ? 四、深度学习实践案例 1、动态规划的方法——转移概率 本文来源于苏剑林,泰迪大数据挖掘,原创作品名称《【OCR浅探】6.

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    4 ElasticSearch 中文器 (Elastic 栈)

    什么是器? 英文名叫Analyzer:将一段文本,按照一定逻辑,析成多个语的一种工具。 如:床前明月光 –> 床、月、明月、月光、光。 ES内置了器,但是对中文进行,很不友好,处理的方式:一个字一个。 这样我们古诗就变成 床、前、明、月、光了。加入我们搜索“月光”,就很尴尬只能通过合并集来得到”月光”这个汇。 使用 原来使用 standard 是 单个单(汉字)进行。 image.png 现在引入 中文插件了。 就多了2种模式 进行 析、 ik_smart :粗粒度 (的相对不那么细,但因为少,效率高) ik_max_word:细粒度 (的更细,但会造成次数加多) Analyzer是器 ,

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    《自然语言处理实战入门》 ---- 第4课 :中文原理及相关组件简介 之 语言学与简介...

    汇与简介 2.1 汉语汇 2.2 汉语的挑战 2.3 汉语及其历史发展 2.4 的重要性 3. 思考:我们真的还需要么? 为例) 由于博客太长,我拆成三篇别进行阐述 中文原理及相关组件简介 之 ---- 语言学与简介 中文原理及相关组件简介 之 ---- 领域主要服务、手段、方法 中文原理及相关组件简介 汇与简介 汉语汇是汉语语言中能够独立运用的最小语言单位,是语言中的原子结构。 独立运用意味着,单独做句法成或单独起语法作用。 因此对中文进行就显的至关重要。 1.机械式法(基于典) 2.基于语法和规则的法 3.基于统计的法 最终较为成功的实现了中文汇的自动切(最近兴起的深度学习,又提供了新的思路) 尽管在语言学语义学上,有着相对清晰的定义 第二,现在的还存在很多问题,不当产生的错误会导致 NLP 任务出现偏差。 第三,产生的收益效果尚不明确。

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    嵌入解析(一)

    Distributed representation 又包含了以下三种处理方式: 基于矩阵的布表示。,矩阵中的一行,就成为了对应的表示,这种表示描述了该的上下文的布。 由于布假说认为上下文相似的,其语义也相似,因此在这种表示下,两个的语义相似度可以直接转化为两个向量的空间距离。 基于聚类的布表示。 基于神经网络的布表示。 Language Models 由于嵌入目的是为了能更好地对NLP的输入做预处理。所以在对嵌入作进一步讨论之前,有必要对语言模型的发展做一些介绍。 3.3 Word2Vec Model Word2Vec模型实际上为了两个部,第一部为训练数据集的构造,第二部是通过模型获取嵌入向量,即word embedding。 即输入在输出层别对汇表的每一个进行概率计算,如果在海量汇表的前提下,计算效率是否需要考虑在内?有没有更快的计算方式呢? 此外,本文第3节提到的层softmax是什么?

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    嵌入解析(二)

    换句话说,如果一个模型能够从随机噪声中辨出实际的目标对和上下文对,那么好的向量就会被学习。 由于采用了随机采样,所以需要假定一个概率布。在汇表中每个单wi被采样到的概率由下式决定,其中幂为3/4。 举例说明: 在采样前,我们将长度为1的线段划成M等份,这里M>>V,这样可以保证每个对应的线段都会划成对应的区间块。 而我们这里向量的训练本质不是一个类问题,所以问题不大。 最后,一般来讲,NCE是一种渐近无偏的一般参数估计,而Negative Sampling更经常被用在二类模型(例如逻辑回归)中,它们对向量学习有用,但不是作为通用估计器去执行其他机器学习任务。

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    『开发』Python中文工具SnowNLP教程

    本文链接:https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/101439157 介绍一个好用多功能的Python中文工具SnowNLP, 在实现的同时,提供转换成拼音(Trie树实现的最大匹配)及繁体转简体(Trie树实现的最大匹配)等功能。操作简单,功能强大。 u'论文'], [u'这个']]) s.tf s.idf s.sim([u'文章'])# [0.3756070762985226, 0, 0] Features 中文 (Character-Based Generative Model) 性标注(TnT 3-gram 隐马) 情感析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其他的一些可能效果不是很好,待解决) 文本类 (割成句子) 文本相似(BM25) 支持python3(感谢erning) Train 现在提供训练的包括性标注,情感析,而且都提供了我用来训练的原始文件 以为例 在snownlp

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    自然语言处理基础、向量化、性标注

    可能是自然语言处理中最基本的问题,在英文中,天然地使用空格来对句子做工作,而中文就不行了,没有特点符号来标志某个的开始或者结尾,而通常对语义的理解是特别重要的,这里举个栗子: 下雨天留客天留我不留 典 最简单的一个想法,是构造一个常用的候选集合,如我、爱、天安门、北京这些,然后从句子头到尾遍历,如何在候选集合中出现过则切,那么很容易将我爱天安门为我 爱 天安门,这样的逻辑很容易理解 基于HMM的方法 基于Trie Tree的方法,主要依赖典,通常能满足大部场景,但是很多时候也会效果不好,通常会引入概率模型来做,隐性马尔科夫模型通过引入状态见的概率转换,来提高的效果 这里稍微解释下这五个语在中是啥意思: 状态值序列,这里一般有四种状态:B:Begin, M:Middel, E:End, S:single,对于一个待序列:大家都爱北京天安门对应的状态序列为BESSBEBME 从来都认为基础不牢、地动山摇,后面会继续努力,从源码、文章上更深了解自然语言处理相关的工作,虽然现在还是半调子水平,但是一定会努力,过去一段时间由于工作相对比较忙,主要还沉沦了一段时间打农药,后面会多花点时间在上的积淀

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    条 机器学习篇

    机器学习(Machine Learning) 解释讲述人工智能领域内的专业汇和算法,是AI君在2018年最先要做的事情,我们第一个要讲的就是大名鼎鼎的“机器学习”。 接下来别对这三类算法作简要介绍。 因为机器学习本身是诸多种算法的总称,所以读者如果在下文中看到不明白的名也不必太费心了解,对于下文中提到的每一个算法,将来都会发布单独的一篇文章予以介绍。 无监督学习,用于处理未被类标记的样本集数据并且事先不需要进行训练,希望通过学习寻求数据间的内在模式和统计规律,从而获得样本数据的结构特征,因此,无监督学习的根本目标是在学习过程中根据相似性原理进行区 强化学习以马可夫决策过程(markov decision process)为基础,它的基本思想是:如果智能体(agent)的某个动作(action)导致环境正的奖赏(reward),即为强化信号,则智能体以后这个动作的趋势便会加强 众所周知的打败人类围棋世界冠军的"阿尔法围棋"(AlphaGo)的原理就是强化学习。

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    AI条 强化学习

    欢迎阅读《AI条》系列文章,这一系列文章主要针对人工智能领域的专业汇和算法,AI君力求用最通俗易懂的话语解释清楚相关概念,不废话不凑字,直达最核心的内容。 概述 在之前的《AI条》中,AI君别讲了监督式和非监督式学习算法,这篇文章里,AI君就来讲讲机器学习的第三类算法,大名鼎鼎的“强化学习”,强化学习算法介于监督式学习和非监督式学习之间,有着独特的学习系统 后话 强化学习本身是一系列算法的集合,所以读者在上面看到不明白的算法也不必费心了解,所以对于本篇提到的每一个强化学习算法在未来都会有单独的《AI条》文章予以解释。 最后,AI君请大家帮忙多多转发《AI条》系列文章,感激不尽! 祝好! AI君 2018年1月2日 于欧洲 前文阅读 AI条 机器学习 AI条 线性判别析 AI条 受限玻尔兹曼机 THE END 图片来源 Ma L., Zhang W., & Dai

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    白话区块链

    关于比特币、以太坊、EOS的任何一个新闻,都会迅速登上各大区块链媒体的头条,任何一个代币的发行,都会引来无数人的骚动,用“欲火焚身”这个来形容都不过。 但是,对于刚接触区块链或者接触不久的小白来讲,有些并不容易理解。今天,小编就为大家做一个简单的知识普及。 软叉和硬叉:当第一次听到这两个时,一脸懵逼。叉还软和硬? 以前造福男同胞的电驴,就是使用的p2p。 令牌(Token):我们更通俗的叫法是代币,主要是为网络内的交易创造价值。如:BTC、ETH等。 钱包又为冷钱包和热钱包。冷钱包不联网,也叫离线钱包;热钱包要联网,交易起来相对方便一点。 以上是了解区块链过程中会遇到的部,不知道这样解释有没有清楚一点? 区块链的发展一日千里,虽说基本的特点,如:布式去中心化、去信任化、不可篡改、数字加密安全等这些仍然是其标志,但是科学思维、科学的创新,也经常带来新的名

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    向量 | 从word2vec到ELMo

    作为NLP领域的爱好者,在我之前的多个文章里已经很多次提到向量了(基于TextCNN的文本类中),它的代表word2vec更是“老生常谈”了... 向量为文本数据提供了一种数值化的表示方法,这是文本数据能够被计算机处理的基础,也是机器学习能够应用于文本数据处理的重要前提基础。 1、向量 自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。 把映射为实数域上向量的也叫嵌入(word embedding)。近年来,向量已逐渐成为自然语言处理的基础知识。 那么,我们应该如何使用向量表示呢? N-gram 2、代表之一word2vec 2013年,Google团队发表了word2vec工具 [1]。 4、结束 向量为文本的额数值化表示提供了解决方案,不同的向量可以提取汇的不同角度或层级的语义信息,作为NLP各项任务模型的输入,对于提升模型的效果觉有显著的作用。

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    如何“正确”使用

    内容很有趣,享给大家。 大家知道,VESA 是视频电子标准协会的英文简称。它主导制定了一系列音视频领域的工业标准。 VESA 组织的会员涵盖了信息产业界的世界头部企业(请忽略夹带的私货哈哈),影响力非常巨大。 回到有趣的邮件这个话题。邮件是发给全体 VESA 会员的。 邮件标题直截了当,明确说这次的升级就是修订了过时的具有冒犯性的汇。邮件内容如下图所示。 让我们下载最新的 DP 标准文档看个究竟。果然在第一页就有如下的内容。大意就是说了一些汇的替换。 再概括一下的话,就是下面两个(果然文字有其独特的魅力。。。)。在标准或者文档中,Master 和 Slave 的使用其实还是挺多的。 政治和的相互作用竟然如此水乳交融。 可以想象,在以后的交流中,尤其是和西方同行的交流中,大家对这些敏感的汇的使用会更加小心。毕竟求同存异才是和平共处之道。

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    在SAP析云里利用显示大段文本里的关键

    大段的聊天记录存储于csv文件的text列,生成云的原理在Jerry的文章 在SAP析云里根据业务数据绘制云(Word Cloud) 里有过介绍。 ? 生成的效果见下图: ?

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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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