句法分析：学习如何分析句子的语法结构，如依存关系分析。 语义分析：学习如何理解文本的语义，如命名实体识别、情感分析等。 信息检索：学习如何从大量文本中检索相关信息，如关键词搜索、文本聚类等。...循环神经网络（RNN）：学习如何处理序列数据，如语言模型、机器翻译等。 注意力机制：学习如何在模型中引入注意力机制，如Transformer模型。...2.4 文本分类（Text Categorization） 文本分类的任务是根据给定文档的内容或主题，自动分配预先定义的类别标签。...不同于现有搜索引擎，问答系统是信息服务的一种高级形式，系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表，而是精准的自然语言答案。...另外，单文档的输出句子一般是按照句子在原文中出现的顺序排列，而在多文档摘要中，大多采用时间顺序排列句子，如何准确的得到每个句子的时间信息，也是多文档摘要需要解决的一个问题。
面向非结构化数据的知识抽取 实体抽取 实体抽取抽取文本中的原子信息元素，通常包含任命、组织/机构名、地理位置、时间/日期、字符值等标签，具体的标签定义可根据任务不同而调整。如： ?...单纯的实体抽取可作为一个序列标注问题，因此可以使用机器学习中的HMM、CRF、神经网络等方法解决。 实体识别与链接 实体识别即识别出句子或文本中的实体，链接就是将该实体与知识库中的对应实体进行链接。...基于模板的方法 基于模板的方法在小规模数据集上容易实现且构建简单，缺点为难以维护、可移植性差、模板有可能需要专家构建。 基于触发词的Pattern 首先定义一套种子模板，如： ?...监督学习 在给定实体对的情况下，根据句子上下文对实体关系进行预测，执行流程为： 预先定义好关系的类别。 人工标注一些数据。 设计特征表示。 选择一个分类方法。(SVM、NN、朴素贝叶斯) 评估方法。...- 从非结构化文本中抽取含有实体对的句子作为训练样例。 远程监督可以利用丰富的知识库信息，减少一定的人工标注，但它的假设过于肯定，如乔布斯被赶出苹果公司。
例如，一个动词的现在分词以-ing结尾，表示正在进行的还没有结束的行动（如falling, eating）。...在基本的分类任务中，每个输入被认为是与所有其它输入隔离的，并且标签集是预先定义的。这里是分类任务的一些例子： 判断一封电子邮件是否是垃圾邮件。...从一个固定的主题领域列表中，如“体育”、“技术”和“政治”，决定新闻报道的主题是什么。...6.1.2词块划分 用于实体识别的基本技术是词块划分，它分割和标注多词符的序列。小框显示词级分词和词性标注，大框显示高级别的词块划分。每个这种较大的框叫做一个词块。...用正则表达式进行词块划分 要找到一个给定的句子的词块结构，RegexpParser词块划分器以一个没有词符被划分的平面结构开始。词块划分规则轮流应用，依次更新词块结构。
人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。...视觉描述是具有挑战性的,因为它不仅需要识别对象目标,还有其他视觉元素,如行动和属性,然后构建一个流利的句子去描述图像中的对象,其属性及行动(如：棕熊站森林里的一颗石头上)。 视觉描述现状 ?...在我们的工作中，我们通过建立视觉描述系统来克服这个问题，这个系统可以描述新的物体，而不需要对这些物体的图像和句子进行描述。 任务:描述新对象 在这里，我们更正式地定义我们的任务。...给定一个数据集，包括一对图像和描述(配对的图像-句子数据，例如：MSCOCO)，以及带有对象标签的图像，但是没有描述(没有配对的图像数据，如：ImageNet)，我们希望学习如何描述在配对的图像-句子数据中看不见的对象...在我们的模型中，最常见的错误之一是没有识别对象，而减少这一点的一种方法是使用更好的可视特性。另一个常见的错误是产生不通顺的句子(例：一只猫和一只猫在床上)。
我们将概述NLP中的现代迁移学习方法，如何对模型进行预培训，它们所学习的表示捕获哪些信息，并回顾有关如何在下游NLP任务中集成和适应这些模型的示例和案例研究。 什么是迁移学习？...（凭经验） 在命名实体识别（NER）CONLL-2003（英语）上随着时间推移的表现 NLP中迁移学习的类型 本教程到底讲什么？...机器翻译 句子表达的NLI 从一个问答数据集到另一个问答数据集的任务特定传输 目标任务和数据集 目标任务通常是受监控的，跨越一系列常见的NLP任务： 句子或文档分类（如情感） 句子对分类（如NLI、释义...） 字级（例如序列标记、提取性问答） 结构化预测（如解析） 生成（例如对话、总结） 具体示例——词向量 单词嵌入方法（例如word2vec）每个单词学习一个向量 主题：从单词到语境中的单词 主题：从单词到语境中的单词...多才多艺，能学习句子和词的表达，具有多种客观功能 主题：由浅入深 1层 24层 主题：预培训与目标任务 预培训和目标任务的选择是耦合的 句子/文档表示法对单词级预测无效 词向量可以跨上下文汇集
前一种未登录词理 论上是可预期的，能够人工预先添加到词表中（但这也只是理想状态，在真实环境下并不易 做到）；后一种未登录词则完全不可预期，无论词表多么庞大，也无法囊括。...命名实体识别的主要难点在于 表达不规律、且缺乏训练语料的开放域命名实体类别（如电影、歌曲名）等。 2....语义关系类别可以预先给定（如 ACE 评测中的七大类关系），也可以按需自动发现（开放域信息抽取）。 关系抽取通常包含两个核心模块：关系检测和关系分类。...在多文档摘要任务中，重要的句子可能和更多其他句子较为相似，所以可以用相似度作为节点之间的边权，通过迭代求解基于图的排序算法来得到句子的重要性得分。...在 获取到句子或其他单元的重要性得分以后，需要考虑如何在尽可能短的长度里容纳尽可能多 的重要信息，在此基础上对原文内容进行选取。内容选择方法包括贪心选择和全局优化。 2.
视觉描述是具有挑战性的，因为它不仅需要识别对象（熊），还需要识别其他视觉元素，如动作（站立）和属性（棕色），并构建一个流畅的句子来描述图像中的对象，动作和属性如何相关（如棕熊站在森林中的一块岩石上）。...16]：一只正在吃草的熊。 由两个图像上的现有信息产生的描述。左边是训练数据中存在的对象（熊）的图像。在右边是模型在训练中没有见过的对象（食蚁兽）。...为了学习如何在上下文中描述诸如“狐狼”或“食蚁兽”的对象，大多数描述模型需要许多狐狼或食蚁兽图像的例子以及相应的描述。然而，目前的视觉描述数据集，如MSCOCO，不包含关于所有对象的描述。...在我们的工作中，我们通过构建可以描述新对象的视觉描述系统来克服这个问题，而不需要关于这些对象的图像和句子。 任务：描述新的对象 在这里我们更正式地定义我们的任务。...例如，对于“球拍”，这个词就是复制了“网球”的权重作用，从而导致诸如“一个人在球场上打球拍”的句子。在我们最近的工作[2]中，我们直接在语言模型使用词嵌入。
命名实体抽取包括命名实体识别（利用现有对域的知识，进行已知实体名称的识别，包括：人、企业、地点的名字、时间表达式以及某些数值表达式）、指代消解（检测文本实体间的同指代和回指代联系）、关系抽取（鉴别实体间的关系...文本挖掘可以在没有预先制定的类别时归类相似的文档。 ·概念衔接。文本挖掘可以鉴别文档的共享概念，从而把相关的文档连接在一起。用户由此可以找到传统搜索方法无法发现的信息。 ·答疑。...在语言学中，语料库是一个大型的结构化文本的集合（现在一般是以电子形式储存和处理），用作知识发现的工具。 ·术语。术语是由在一个特定域的语料库中，通过自然语言处理提取的单词或者多词短语。 ·概念。...停用词没有统一的清单，大多数自然语言处理工具将冠词（如a,am,the,of等），助动词（如is,are,was,were等）以及只在上下文中有意义，不具有区分价值的词视作停用词。 ·同义词和多义词。...标记是句子中已分类的文本块。根据功能的不同，与标记对应的文本块被分门别类，这一与意义相关的过程被称为“标记化”。只要对结构化文本有意义，标记可以是任何形式的。 ·术语词典。
命名实体识别 命名实体识别识别文本中提到的命名实体，并将它们分类到预定义的类别中，如人名、组织、位置、时间表达式、货币值等。...例如，字典可以包含公司所有产品的列表。将字典方法与机器学习相结合也是可能的。字典用于为机器学习模型注释训练数据，然后机器学习模型学习识别不在字典中的实体实例。...基于模式的实体识别——如果实体类型可以由正则表达式定义，那么可以使用正则表达式匹配来识别它们。例如，可以使用正则表达式标识产品代码或引用引用。...在本例中，可以使用正则表达式(一种基于模式的实体识别方法)标识引用。 2. 情绪分析 情绪分析识别和分类文本中表达的意见，如新闻报道，社交媒体内容，评论等。...情感分析，像许多NLP技术一样，需要能够处理语言的复杂性。例如: 否定——像“不”和“决不”这样的词会改变所使用的词的感情。例如，“这部电影没有扣人心弦的情节，也没有可爱的角色。”
原因可能是中文普通话里没有与英语里冠词对等的词，更没有相关的语法规则，因此他们使用冠词有些“别扭”。 冠词后面是名词，名词的任何一个修辞词应该位于冠词和名词之间。...下面给出相关定义： 冠词：正如前面提到，a 和an是不定冠词；the 是定冠词。冠词后面是名词，名词的任何一个修辞词应该位于冠词和名词之间。 限定词：通常由一个词或者词组组成，可以“看成”形容词。...但在英文中，主要的论点和每一个论据一般都放在单独的句子中。 识别冗长句非常简单，直接看句子长度就可以：超过60个单词。...方程应该尽可能多使用，但是不能插入到句中代替文字表达。...这些词包括这些词包括different, various和数字： 4. 英语句子切勿以缩写和阿拉伯数字开头，如 Fig. and 8。而写Figure and Eight。 5.
---- 二、句法与语法：定义和重要性 什么是句法？ 句法（Syntax）关注的是语言结构和规则的研究，即词、短语、句子如何组合成有意义的表达方式。...名词短语（Noun Phrase, NP） 定义 名词短语通常由一个或多个名词以及与之相关的修饰词（如形容词或定语）组成。...例子 在面对歧义句子时，基于统计的方法可以使用预先训练好的模型来预测最可能的句子结构，而不仅仅是依赖规则。...输出：句子中每个词可能属于的短语类型（如名词短语、动词短语等）。...输出：句子中每个词可能属于的短语类型。 这只是一个简单的实现示例，实际应用中可能需要更多的细节和优化。
未来的搜索，可能不需要输入关键词，直接表达想法就好。...Kurzweil和Berstein说，这个模型接受了10亿次类似的训练，比如对句子进行分析，并学会识别出好的反应可能是什么样的。...“一旦你问了你的问题(或者做了一个陈述)，这些工具就会在超过10万本书中搜索所有的句子，找出那些根据句子层面的语义含义对你的输入做出反应的句子。你输入的和你得到的结果之间的关系没有预先定义的规则。...Semantris将对这10个单词进行排序，并根据它认为床与睡眠之间的语义关系与列表中的其他单词之间的关系进行比较，最后还可以打分。...建模方法 谷歌使用的方法是“在向量空间中表示语言”这一想法的延伸，方法是为更大的语言块（如完整句子和小段落）创建向量。
在这篇教程中，我们将会学习一些正则表达式的基本概念，并且学习如何在 Bash 中通过 使用它们，但是如果你希望在其他语言如 python 或者 C 中使用它们，你只能使用正则表达式部分。...（点） 它用于匹配出现在我们搜索项中的任意字符。举个例子，我们可以使用点如： 这个正则表达式意味着我们在名为 ‘file1’ 的文件中查找的词以 开始，以 结尾，中间可以有 1 个字符的字符串。...同样，我们可以使用任意数量的点作为我们的搜索模式，如 ，这个查询项将查找一个词，以 开始，以 结尾，并且中间可以有任意 6 个字符。 方括号用于定义字符范围。...我们在方括号中也可以定义像 或者 作为匹配字符的列表。 这就像正则表达式的 not 操作。当使用 时，它意味着我们的搜索将包括除了方括号内提到的所有字符。...那么，我们可以做些什么来纠正我们的正则表达式来只是得到单词而不是整个句子作为我们的输出。 我们在正则表达式中需要增加 元字符， 这将会纠正我们正则表达式的行为。
命名实体识别作为自然语言处理的基本任务，旨在从非结构化文本中识别具有特定含义的实体，如人名、地名和组织[25]。命名实体识别任务的输入是一个序列，模型的输出是输入序列的标签序列。...得到实体及其相应的实体类别标签后，根据预先定义的13种关系抽取规则，将具有关联关系的实体对抽取为关系三元组的形式。...首先遍历句子的所有字符子序列，将它们与前缀树 进行匹配，获得所有潜在可能配对的词，例如输入句子“计算机网络”可以匹配到 “计算”“计算机”“计算机网络”“网络”等4个特征词，将这4个特征词分别分配给它们包含的句子中的字符...为了确定特征词组中每个特征词的重要程度，引入了双线性注意力机制，如式(2):\partial_j其中， 为双线性注意力机制的权重矩阵。...；若知识库中没有该实体，则将该实体及其属性信息一起添加到知识库中。
，这些卷积神经网络是在预先训练过的词语向量的基础上进行训练以进行句子级别的分类任务。...设xi∈Rkxi∈Rkxi∈R_k为句子中第i个单词对应的k维单词向量。 长度为n的句子（必要时填充）表示为 其中⊕是连接运算符。...- CNN非静态：与上面相同，但预先训练好的向量针对每项任务进行了微调。 - CNN多通道：一个有两组词向量的模型。...表3：训练后SST-2数据集多通道模型中静态通道中向量（左）和非静态通道（右侧）中的前四个相邻词 - 基于余弦相似度的向量。...对于不在预先训练好的向量集中的（随机初始化的）单词，微调允许它们学习更有意义的表示法：网络得知感叹号与情感表达相关联，并且逗号是句子连接相关联（表3）。
中文命名实体识别的难点主要存在于： 中文文本没有类似英文文本中空格之类的显式标示词的边界标示符，命名实体识别的第一步就是确定词的边界，即分词。 中文分词和命名实体识别互相影响。...除了英语中定义的实体，外国人名译名和地名译名是存在于汉语中的两类特殊实体类型。 现代中文文本，尤其是网络中文文本，常出现中英文交替使用，这时汉语命名实体识别的任务还包括识别其中的英文命名实体。...通过对语料的分析发现,由于中文词汇表达的多义性,对同一类事件,中文触发词的个数要远大于英文。 中文存在多义性、句式复杂表达灵活、多省略等特点。...此外,由于互联网的快速发展,网络文本中的文字描述更加个性化,许多词语具有不同意义,中文命名实体在不同语境下被赋予了不同的意义(如高富帅、黑天鹅等),使得关系类型的识别更为困难。...事件识别判断句子中的每个单词归属的事件类型，是一个基于单词的多分类任务。角色分类任务则是一个基于词对的多分类任务，判断句子中任意一对触发词和实体之间的角色关系。
之前面向跨语言知识库实体对齐的工作主要是基于从单语言知识库中学习出来的实体表达，因此很难对齐在跨语言知识库中具有不同事实性描述的实体。...本文提出了一种新颖的可靠性感知的专名识别模型来解决这个问题。我们设计了一组基于字频率的可靠性信号，以指示每个词向量的质量。...x和y是代表内容词的变量。句子中带下划线的单词对应于句子结构中的单词。 本文由腾讯AI Lab主导，与苏州大学合作完成。...然而，这种推测既没有得到经验上的验证，也无法解释为何在"缺乏位置信息"的情况下基于SAN的机器翻译模型依然表现出色。...多句压缩（MSC）旨在根据多个输入句子生成一个语法正确的压缩句，同时保留其关键信息。之前的工作大多是利用基于提取的词图的方法。之后的一些工作进一步利用词汇替换产生抽象的压缩句子。
首先单词 Bill 是一个名词短语，sees 是一个动词，根据预先设置的语法规则，动词 + 名词短语能构成动词短语，然后 名词 + 动词短语能够构成一句完整的句子。...b_i 为第 i 个未解析的词。可以定义如下的状态转移： LEFT-ARC(l): 添加一个 s_1—>s_2 的标记为 l 的依赖关系，并且将 s_2 从栈里面移除。...目前的结果表明，尽管贪心比搜索的结果稍微差一点，但是解析的速度快非常多，因此，日常使用基本采用贪心算法。 传统解析算法的困境 传统的解析算法需要根据当前的状态以及预先设置好的规则提取出特征。...句子的语法树中的左右子节点通过一层线性神经网络结合起来，根节点的这层神经网络的参数就表示整句句子。RNN 能够给语法树中的所有叶子节点一个固定长度的向量表示，然后递归地给中间节点建立向量的表示。...训练 对于 RCNN 可以用最大间距的标准来训练。我们选取打分最高的解析树 ? 和给定的标准解析树 ? 。定义两棵树之间的距离 ? 为树中依赖标记不一致的节点的数目。损失函数就是 ? 其中 ?
在这篇文章中，我将展示一些由我自己开发或是我在文章、博客、论坛、Kaggle和其他一些地方发现的方法，看看它们是如何在没有大数据的情况下让深度学习更好地完成我的任务的。...以下是一些针对文本的数据的增强方法： 同义词替换 在这种方法中，我们随机的选一些词并用它们的同义词来替换这些词，例如，我们将句子“我非常喜欢这部电影”改为“我非常喜欢这个影片”，这样句子仍具有相同的含义...但这种方法对我的任务来说没什么用，因为同义词具有非常相似的词向量，因此模型会将这两个句子当作相同的句子，而在实际上并没有对数据集进行扩充。...在计算机视觉中，从预先训练的ImageNet模型开始是解决问题的一种常见的做法，但是NLP没有像ImageNet那样可以用于迁移学习的大型数据集。 ?...多模式体系结构 我们可以用多模式体系结构将文档级特征组合到我们的模型中。在多模式体系结构中，我们构建了两个不同的网络，一个用于文本，一个用于特征，合并它们的输出层（无 softmax）并添加更多层。
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