由于人类语言的流动性, 自动翻译或者机器翻译可能是最具挑战性的人工智能任务之一.20世纪90年代, 统计方法被用于完成这项任务, 取代了此前传统上的基于语法规则的翻译系统. 最近, 深度神经网络模型在命名为神经机器翻译的领域中获得了最先进的成果.
发明计算机的最早目标之一就是自动将文本从一种语言翻译成另一种语言。
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 编码器-解码器结构在多个领域展现出先进水平，但这种结构会将输
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80521026 论文地址：http://pdfs.semanticscholar.org/071b/16f25117fb6133480c6259227d54fc2a5ea0.pdf
用python中的字典存储特征是一种常用的做法，其优点是容易理解。但是sklearn的输入特征必须是numpy或scipy数组。可以用DictVectorizer从字典中加载特征转换成numpy数组，并且对分类特征会采用独热编码(one-hot)。
文本数据需要特殊处理，然后才能开始将其用于预测建模。
Endswith 方法和 Startswith 用法区别不大就不再演示了，详见菜鸟教程：Endswith 方法 | Startswith 用法
前一篇介绍了两个作者溯源的工作，从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这篇文章主要介绍六个非常具有代表性的向量表征算法，它们有特征词向量表示、文档向量表示、图向量表示，以及两个安全领域二进制和日志的向量表征。通过类似的梳理，让读者看看这些大佬是如何创新及应用到新领域的，希望能帮助到大家。这六篇都是非常经典的论文，希望您喜欢。一方面自己英文太差，只能通过最土的办法慢慢提升，另一方面是自己的个人学习笔记，并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
【光城知图】 在微信群中交流后，想起了一个创新点，在每篇文章开头放上简短的知识点，这次以linux基础放在前面(后续还有很多干货哦~)，如大家所见，我把它命名为：光城知图~~~
自动文本摘要是在保持关键信息内容和整体含义的同时，生成简洁流畅的摘要的任务。 文本摘要目前大致可以分为抽取式与生成式两种类型：
“给定单词数组和一个长度maxWidth，重新排版单词，使其成为恰好有maxWWidth个字符，且左右对齐的文本。”
NLP全称Neuro Linguistic Programming，一般翻译为自然语言处理，是一门研究计算机处理人类语言的技术，简单的说就是帮助计算机理解人类语言。常见的NLP类问题包括命名实体识别、文本分类、机器翻译、信息检索、语音识别、问答系统等等，种类繁多，应用领域也很广泛，是近些年来非常火的研究领域。
请用Python统计小说《Walden》 中各单词出现的频次，并按频次由高到低排序。
往计算机输入文字，是整个自然语言处理（NLP）领域的宏大故事的一部分，而 NLP 则是人工智能的重要分支研究领域。
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，
给定一个单词数组 words 和一个长度 maxWidth ，重新排版单词，使其成为每行恰好有 maxWidth 个字符，且左右两端对齐的文本。
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。
本文小结：本文主要对原始 Transformer[1]、RPR[2]以及 Transformer-XL[3] 中使用的位置表示方法，进行详细介绍。从最初的绝对位置编码，与单词嵌入相加作为第一层的输入，再到 RPR 提出直接在注意力分数的计算中引入相对位置信息，并学习相对距离的表示矩阵(长度固定)，再到 Transformer-XL 中引入偏置信息，并重新使用 Transformer 中的编码公式生成相对距离的表示矩阵，使长度可泛化。
在自然语言处理学科发展的早期，人们将一些词语的关系串成一个网络，这个网络也叫作同义词词典，类似下图，从一个单词出发可以得到与它相关的近义词，反义词等，通过这个网络，可以让计算机了解单词之间的相关性（要找到一个词的近义词，就可能用某种图搜索方法去寻找）
给定一个单词数组和一个长度 maxWidth，重新排版单词，使其成为每行恰好有 maxWidth 个字符，且左右两端对齐的文本。 你应该使用“贪心算法”来放置给定的单词；也就是说，尽可能多地往每行中放置单词。必要时可用空格 ' ' 填充，使得每行恰好有 maxWidth 个字符。 要求尽可能均匀分配单词间的空格数量。如果某一行单词间的空格不能均匀分配，则左侧放置的空格数要多于右侧的空格数。 文本的最后一行应为左对齐，且单词之间不插入额外的空格。
赫夫曼编码是一种可变长度编码方法，其原理是为出现频率高的字符分配较短的编码，为出现频率低的字符分配较长的编码，从而达到整体编码长度最短的目的。然而，在这种情况下，由于所有256个字符出现的频率大致相同，且最高频率也低于最低频率的2倍，这使得赫夫曼编码的优势无法充分展现。
转载请标明出处，原文地址：http://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7348968
循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，适合序列数据的建模。它在语音识别、自然语言处理等领域取得了成功。是除卷积神经网络之外深度学习中最常用的一种网络结构。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾循环神经网络的发展历程与在各个领域的应用。
3、冯‘诺依曼体系：计算机硬件由运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备五大部分组成。
bytes.decode(encoding="utf-8", errors="strict")
【题目】给你两个非负整数 low 和 high 。请你返回 low 和 high 之间（包括二者）奇数的数目。
虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法。大多都交互性的操作，然而从各大公司面试来看，算法依旧是考察的一方面。实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题，这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2623330.2623732
题目不难，因为只能切短不能拼接，所以直接循环遍历woods，分别将每根木头切成要求的长度
Word2vec,Word2vec，是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。
Author：Shanshan Liu , Xin Zhang , Sheng Zhang , Hui Wang , Weiming Zhang
又是一篇菜鸡笔记 在学校很多毫无意义的事情要忙没那么多时间 自己学习效率也有待提高 今天正好有时间 加上课上也讲到了这些东西 还是比较难记的 所以总结一下 没有多少时间了 加油呀
以往的长度可控摘要模型大多在解码阶段控制长度，而编码阶段对指定的摘要长度不敏感。这样模型倾向于生成和训练数据一样长的摘要。在这篇论文中，作者提出了一种长度感知注意机制（LAAM，length-aware attention mechanism）来适应基于期望长度的编码。
和js中数组和其他语言中的List类似，分为可变长度和固定长度两种，与js不同的是List中的元素可为任意类型也可指定类型。
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。
作者 | web前端开发 链接 | https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDA2MTI1MA==&mid=2649085379&idx=3&sn=fa89fd9c
You can extract a substring from a string by using slice. Format: [start:end:step]
自然语言处理（NLP）是指对人类语言进行自动分析和表示的计算技术，这种计算技术由一系列理论驱动。NLP 研究从打孔纸带和批处理的时代就开始发展，那时分析一个句子需要多达 7 分钟的时间。到了现在谷歌等的时代，数百万网页可以在不到一秒钟内处理完成。NLP 使计算机能够执行大量自然语言相关的任务，如句子结构解析、、机器翻译和等。
自然语言处理（NLP）是指对人类语言进行自动分析和表示的计算技术，这种计算技术由一系列理论驱动。NLP 研究从打孔纸带和批处理的时代就开始发展，那时分析一个句子需要多达 7 分钟的时间。到了现在谷歌等的时代，数百万网页可以在不到一秒钟内处理完成。NLP 使计算机能够执行大量自然语言相关的任务，如句子结构解析、词性标注、机器翻译和对话系统等。
字符串序列用于表示和存储文本，python中字符串是不可变对象。通常由单引号(' )，双引号(" )，三引号(''' """)包围，其中三引号可以由多行组成，编写多行文本的快捷语法，常用语文档字符串，在文件的特定地点，被当做注释。便捷的多行注释。
本周推出的最新版谷歌移动操作系统Android Pie，其最轻松的功能之一就是Smart Linkify。它是一种API，可在文本中检测到地址，电话号码和其他此类实体时添加可点击链接。虽然这可能听起来像是魔法一般，但这一切都归功于AI。
P1308 统计单词数 题目描述 一般的文本编辑器都有查找单词的功能，该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置，有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数。 现在，请你编程实现这一功能，具体要求是：给定一个单词，请你输出它在给定的文章中出现的次数和第一次出现的位置。注意：匹配单词时，不区分大小写，但要求完全匹配，即给定单词必须与文章 中的某一独立单词在不区分大小写的情况下完全相同（参见样例1 ），如果给定单词仅是文章中某一单词的一部分则不算匹配（参见样例2 ）。 输入输出格式 输入格式： 输入文件名为
1. 题目 编写一段程序来查找第 n 个超级丑数。 超级丑数是指其所有质因数都是长度为 k 的质数列表 primes 中的正整数。 示例: 输入: n = 12, primes = [2,7,13,19] 输出: 32 解释: 给定长度为 4 的质数列表 primes = [2,7,13,19]， 前 12 个超级丑数序列为：[1,2,4,7,8,13,14,16,19,26,28,32] 。 说明: 1 是任何给定 primes 的超级丑数。 给定 primes 中的数字以升序排列。 0 < k ≤
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。
选自arXiv 作者：Urvashi Khandelwal等 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 本研究旨在回答「神经语言模型如何利用上下文信息」的问题。通过控制变量法，斯坦福的研究者实验探究了神经语言模型使用的上下文信息量、近距离和远距离的上下文的表征差异，以及复制机制对模型使用上下文的作用这三个议题。 语言模型是诸如机器翻译和总结等自然语言生成任务中的一个重要组成部分。这些任务会利用上下文（词序列）信息估计待预测单词的概率分布。近年来，一系列神经语言模型（NLM）（Graves, 2013; J
今天学习的是纽约州立大学石溪分校在 NetWork Embedding 的工作《DeepWalk Online Learning of Social Representations》，这篇文章于 2014 年发表于 ACM 会议，目前已经有 2700 多引用，是第一个将 Word2Vec 应用到 NetWork Embedding 并取得了巨大成功的方法。
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