广播(broadcasting)是通用函数另一个非常有用的功能,它能够操纵不同大小和形状的数组,这就是我们所说的广播。
上一篇【论文】Awesome Relation Extraction Paper(关系抽取)(PART I)介绍了一些关系抽取和关系分类方面的经典论文,主要是以CNN模型为主,今天我们来看看其他模型的表现吧~
1. Relation Classification via Recurrent Neural Network(Zhang 2015)
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。
我们在上一节中看到,NumPy 的通用函数如何用于向量化操作,从而消除缓慢的 Python 循环。向量化操作的另一种方法是使用 NumPy 的广播功能。广播只是一组规则,用于在不同大小的数组上应用二元ufunc(例如,加法,减法,乘法等)。
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。
(1) 使用理念方面:在原先的词向量模型中, 每个词对应着一个向量, 但是这个模型是根据一个句子赋予每个词汇向量. 因此对于一个 n-tokens 的输入NLP任务模型, 输入到NLP任务模型的是n个向量. 这个论文中提出的方法, 是在NLP模型的输入之前需要再加一个动态计算词向量的前向网络, 我们称其为BiLMs, 而这个前向网络是提前在一个大的数据集上训练好的. 而这个前向网络的输入是n个更初始的词向量.
AI团队正在研究工具,以帮助提高在线评论互动。一个重点领域是研究负面的在线行为,如有害评论(即粗鲁、不尊重或可能使某人离开讨论的评论)。到目前为止,他们已经构建了一系列可用模型。但是当前的模型仍然会出错,并且它们不允许用户选择他们感兴趣的有害评论类型,例如,某些平台可能可以接受亵渎,但不能接受其他类型的有害内容(查看文末了解数据获取方式)。
作者:王岳王院长 知乎:https://www.zhihu.com/people/wang-yue-40-21 github: https://github.com/wavewangyue 编辑:yuquanle
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。
文 / 雷欣,李理 从2015年ACL会议的论文可以看出,目前NLP最流行的方法还是机器学习尤其是深度学习,所以本文会从深度神经网络的角度分析目前NLP研究的热点和未来的发展方向。 我们主要关注Word Embedding、RNN/LSTM/CNN等主流的深度神经网络在NLP中的应用,这已经是目前主流的研究方向。此外,已经在机器学习或其它领域比较热门的方法,比如Multi-Model、Reasoning、Attention and Memory等,很有可能是未来NLP研究的热点,我们将着重关注。 Word
使用 https://github.com/keras-team/keras-contrib实现的crf layer,
几个月前以ChatGPT为首的内容生成式AI就已经火得不能再火了,然而,随着本周GPT-4和文心一言的发布,AI在国内外又“火上加火”了一次。
唯物按:作者陈村,剑桥大学自然语言处理(NLP)组, 现为机器学习语义分析工程师。 Google Translate 作为久负盛名的机器翻译产品,推出 10 年以来,支持 103 种语言,一直是业界的
【AI100 导读】近年来在图像和语音识别等领域,深度学习技术所取得的突破引起了很大关注。目前在金融领域,深度学习的应用也越来越广泛。那么,深度学习可否应用到股市呢?又会给股民们带来怎样的福利呢?本文
之前,我们公众号发表过几篇前沿论文的阅读笔记,欢迎大家去阅读和交流。而在这里,我们将会做一个NLP专题的系列阅读,专门阅读某些专题的论文。第一个当然是预训练语言模型,之后可能会有阅读理解,以及其他专题的阅读。
上周分享了本文上篇,现有分词、机器学习、深度学习库Keras技术知识,下篇将详细介绍达观数据使用深度学习的分词尝试。 基于深度学习方式的分词尝试 基于上面的知识,可以考虑使用深度学习的方法进行中文分词。分词的基础思想还是使用序列标注问题,将一个句子中的每个字标记成BEMS四种label。模型整的输入是字符序列,输出是一个标注序列,因此这是一个标准的sequence to sequence问题。因为一个句子中每个字的上下文对这个字的label类型影响很大,因此考虑使用RNN模型来解决。 环境介绍 测试硬件
在PyTorch中训练模型经常要使用它,那么该数据结构长什么样子,如何生成这样的数据类型?
本文转自『机器之心编译』(almosthuman2014) 在 reshape 函数中使用参数-1
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵,新形状应该和原形状兼容。有意思的是,我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子:
在机器学习和数据科学项目的日常数据处理中,我们会遇到一些特殊的情况,这些情况需要样板代码来解决。在此期间,根据大家的需要和使用情况,其中一些转换为核心语言或包本身提供的基本功能。这里我将分享5个优雅的python Numpy函数,它们可以用于高效和简洁的数据操作。
深度学习 (DL) 已成为计算机科学中最具影响力的领域之一,直接影响着当今人类生活和社会。与历史上所有其他技术创新一样,深度学习也被用于一些违法的行为。Deepfakes 就是这样一种深度学习应用,在过去的几年里已经进行了数百项研究,发明和优化各种使用 AI 的 Deepfake 检测,本文主要就是讨论如何对 Deepfake 进行检测
这两天全球股市都可谓血雨腥风! 这个时候,营长照例会点燃一根烟,看着满屏高高低低的K线,心中又出现了那个历史之问:这时候是该卖出手中持仓?还是用剩余资金抄底? 作为关注 AI 多年的股市老韭菜,营长深知要想完全预测股市是不可能的,但并非无法预测。如果方法得当,就能提高成功的几率。可是什么样的方法才得当呢?心中默念使用数据科学投资的三个关键原则: 过去的表现并不是我们所关心的,我们关心未来的表现。 过去的数据是我们必须学习的,我们没有未来的数据。 不是所有过去发生的都会在未来再次发生。 还是不得操作要领
槽位填充可以理解为一个序列标注的问题,我们训练范例{(x((n)),y((n)) ):n=1,……,N},然后我们想要识别学到一个函数f∶x→y,这个函数能够匹配输入序列x和相应的标签序列y。在槽位填充中,输入序列和标签序列长度相同,因此排列是准确的。
本文介绍了基于LSTM的短视频分类方法,包括数据预处理、特征提取、模型训练和结果分析等步骤。实验结果表明,该方法在短视频分类中取得了较好的效果,能够准确识别不同的短视频类别。
本博客的目的是解释如何通过实现基于LSTMs的强大体系结构来构建文本生成的端到端模型。
篇章分析在自然语言处理(NLP)领域是一个不可或缺的研究主题。与词语和句子分析不同,篇章分析涉及到文本的更高级别结构,如段落、节、章等,旨在捕捉这些结构之间的复杂关系。这些关系通常包括但不限于衔接、连贯性和结构等方面,它们不仅对理解单一文本有重要意义,还在多文本、跨文本甚至跨模态的分析中起到至关重要的作用。从推荐系统的个性化内容生成,到机器翻译的文本质量优化,再到对话系统的上下文理解,篇章分析的应用场景极为广泛。
想象一下——你正在从事一个非常酷的数据科学项目,并且应用了最新的最先进的库来获得一个好的结果!几天后,一个新的最先进的框架出现了,它有可能进一步改进你的模型。
【导读】循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)被广泛使用在深度神经网络里来解决不同的自然语言处理(NLP)任务,但是受限于各自的缺点(即,RNN效果较好但参数较多效率较低,CNN效率高参数少但效果欠佳)。最近,来自悉尼科技大学(UTS)与华盛顿大学(UW)的科研人员提出了一种Self-attention网络用于生成Sentence Encoding(句子向量化)。在不使用任何RNN和CNN结构的情况下,此网络使用较少的参数同样可以在多个数据集上达到state-of-the-art的性能。此文章已被A
深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含有多个隐藏层的多层感知器是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示,以表征数据的类别或特征。它能够发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经之路。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
原文链接:https://towardsdatascience.com/5-smart-python-numpy-functions-dfd1072d2cb4
前面我们有实战过文本分类的一些模型算法,什么?太简单?!Ok,再开一个坑,接下去整一个稍微复杂点的,情感分析。当然一般的情感分析也是一个分类任务,就可以参考之前文本分类的思路,我们这一系列要看的是「Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)」,关于这一任务的比赛也非常多,可见十分实用呀。enjoy
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | av8ramit 编译|钱天培 TensorFlow在今天最新发布了1.2.0版本。在这一新版本中,TensorFlow新增Intel MKL优化深度学习基元,实现了对Windows系统上对Python 3.6的支持,发布了开源版的TensorBoard,并进行了大量的命名修改,以实习同一模块内命名的一致性。下面,大数据文摘将为你带来完整版的TensorFlow 1.2.0 改进介绍。 ◆ 在Windows上提供Python 3.6支持 ◆为spatio tempo
这里说的是实体识别,马上想到的就是利用分步走解决:先去对文章进行实体识别,然后对提取出来的实体进行情感分类。但是后来一想这样两步的话会使得最终结果的错误率叠加,也就是说第一步做的不好的话会很大程度影响到第二步的结果。其实仔细看一下数据集会发现,它给出的很多样本实体并不是传统实体识别的实体,而是句子中的某一个token。这就跟SemEval2014的subtask 4非常像了,也就是Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)。不说废话了,接下来我们来看看关于ABSA问题都有哪些常用的算法。
论文名称:TRANSFER LEARNING FOR SEQUENCE TAGGING WITH HIERARCHICAL RECURRENT NETWORKS
更具体的任务有,在解析一段工作经历长文本的时候,我们希望提取其中的动宾组合来表示该应聘者之于此段工作经历的主要工作内容。以“ 了解市场情况 , 进行一些项目的商务谈判 ”为例,HanLP分词器的结果为“ 了解市场情况 , 进行一些项目的商务谈判 ”,此时可以提取的粗动宾组合有“了解- 情况 ”和“ 进行 - 谈判 ”,而我们更希望得到更加完整且意义更加丰富的宾语,因此需要将“市场 情况”合并为“市场情况”,将“商务 谈判”合并为“商务谈判”。因此,我们需要一个能够准确提取名词短语(Noun Pharse)的序列标注模型来克服NP字典召回不足的问题。
根据上下文(这里指句子的最后一个词),“它”可以指“动物”或“街道”。图源 | Google Transfomer 介绍。
今天学习的是 AllenNLP 和华盛顿大学 2018 年的论文《Deep contextualized word representations》,是 NAACL 2018 best paper。
文本生成是NLP的最新应用程序之一。深度学习技术已用于各种文本生成任务,例如写作诗歌,生成电影脚本甚至创作音乐。但是,在本文中,我们将看到一个非常简单的文本生成示例,其中给定输入的单词字符串,我们将预测下一个单词。我们将使用莎士比亚著名小说《麦克白》的原始文本,并根据给定的一系列输入单词来预测下一个单词。
-欢迎 加入AI技术专家社群>> 本文介绍一种简洁优雅的多标准中文分词方案,可联合多个不同标准的语料库训练单个模型,同时输出多标准的分词结果。通过不同语料库之间的迁移学习提升模型的性能,在个语料库上的联合试验结果优于绝大部分单独训练的模型。模型参数和超参数全部共享,复杂度不随语料库种类增长。 论文:https://arxiv.org/abs/1712.02856 代码和语料:https://github.com/hankcs/multi-criteria-cws 自然语言处理,特别是中文处理中,语料库往往珍
在本文中,我将对分类任务应用两种不同的方法。我将首先应用一个经典的机器学习分类算法-梯度增强分类器。
该文章介绍了在深度学习模型中,不同框架之间的区别和优劣。文章首先讨论了Keras和PyTorch这两个框架在深度学习模型开发中的优缺点,然后介绍了两种框架在特定场景下的使用方式。作者认为,尽管Keras和PyTorch的基本功能相似,但Keras更倾向于简化和自动化,而PyTorch则倾向于灵活性和动态计算。在特定场景下,比如需要快速原型设计或需要与PyTorch生态系统兼容的情况下,Keras可能更适合。然而,在需要更灵活、动态的模型构建,以及需要深入了解模型构建和调试的情况下,PyTorch可能更适合。
原文:Diving Into Natural Language Processing https://dzone.com/articles/natural-language-processing-adit-deshpande-cs-unde 作者:Adit Deshpande 编译:KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错,请发送邮件至heyc@csdn.net 自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。本文主要介绍深度学习在自然语言处理中的应用。
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