NLP将句子/段落分类为有趣 - 腾讯云开发者社区

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将句子表示为向量（上）：无监督句子表示学习（sentence embedding）

引言 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。...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...,L\)，其中\(L\)为句子个数（窗口大小）；将一个窗口内的所有句子的语义向量进行级联，得到大小为\((L \times k) \times 1\)的语义向量\(h_C = [h_{s_1},h_{...，其中\(W_{sen}\)为大小为\(H \times (L \times k)\)的矩阵，\(b_{sen}\)为大小为\(H \times 1\)的偏移向量；最后将\(q_C\)输入到全连接层进行二分类...为了得到句子向量，将句子看成一个完整的窗口，模型的输入为句子中的n-grams，目标是预测句子中的missing word(目标词），而句子向量是所有n-grams向量表示的平均。

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基于Bert和通用句子编码的Spark-NLP文本分类

文本分类是现代自然语言处理的主要任务之一，它是为句子或文档指定一个合适的类别的任务。类别取决于所选的数据集，并且可以从主题开始。每一个文本分类问题都遵循相似的步骤，并用不同的算法来解决。...Spark-NLP中的文本分类在本文中，我们将使用通用句子嵌入(Universal Sentence Embeddings)在Spark NLP中建立一个文本分类模型。...Universal Sentence Encoders 在自然语言处理(NLP)中，在建立任何深度学习模型之前，文本嵌入起着重要的作用。文本嵌入将文本(单词或句子)转换为向量。...为句子生成嵌入，无需进一步计算，因为我们并不是平均句子中每个单词的单词嵌入来获得句子嵌入。...我们还开始为公共和企业(医疗)版本提供在线Spark NLP训练。

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将句子表示为向量（下）：基于监督学习的句子表示学习（sentence embedding）

引言上一篇介绍了如何用无监督方法来训练sentence embedding，本文将介绍如何利用监督学习训练句子编码器从而获取sentence embedding，包括利用释义数据库PPDB、自然语言推理数据...将这四个句子通过编码器（编码函数）\(g\)得到句子编码，然后使用一种 margin-based loss进行优化，损失函数的基本思想是希望编码后的释义对\(\)能够非常相近而非释义对...，最终的句子编码向量为最后一个隐状态向量除以句子中词的个数。...无监督训练数据包括问答(QA)型网页和论坛，Wikipedia, web news，有监督训练数据为SNLI。多任务模型设计如下图所示，其中灰色的encoder为共享参数的句子编码器。 ?...我的github仓库https://github.com/llhthinker/NLP-Papers包含了近年来深度学习在NLP各领域应用的优秀论文、代码资源以及论文笔记，欢迎大家star~ References

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一份不可多得的自然语言处理资源清单

LSTMs的另一个更知名的总结可以在此阅读，这是一篇有趣的论文，用于了解RNN隐藏状态的工作原理，同时推荐以下两篇有趣的博文： http://colah.github.io/posts/2015-08-...以下是你需要的内容：文本分类人们解决NLP的第一个问题是什么呢，主要是文本分类。文本分类可以将文本分类为不同的类别或检测文本中的情感。...序列标记序列标记是一种标记具有不同属性的单词的任务，这些任务包括词性标注、命名实体识别、关键字标记等，我们在这里为这些任务写了一个有趣的方法调查。...今年COLING的研究论文为这些问题提供了一个很好的资源，它为训练序列标记算法提供了最佳指导。机器翻译最近，NLP最大的进步之一就是发现了可以将文本从一种语言翻译成另一种语言的算法。...语言建模（LM）——语言建模是学习一个无监督语言表示的任务，这是通过给定前N个单词的句子来预测第（n + 1）个单词。这些模型具有两个重要的实际用途，即自动完成并用作文本分类的转移学习的基础模型。

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不谈技术细节，自然语言处理能做些什么？| 洞见

基于文本分类的应用文本分类就是将非结构化文本数据划分到事先定义好的标签类中, 这是NLP技术的一大分支, 很多其他技术都依赖于它。...除了上面说到的几种分类之外, NLP还能做很多厉害的事情, 机器翻译：机器翻译是语音助手外另一个为大家熟知的NLP应用, 也是商业化最早的NLP应用。...下面再罗列一些我认为目前不是很成熟但是很有潜力的NLP技术：句子, 段落的相似性检测：词语的相似度检测已经很成熟, 句子和章节的相似性检测的研究也在进行中。...自动文本摘要：即为文章生成一个简短的总结性段落。当我们写文章时很多人会写一个TLNR（太长不读版）, 文本摘要技术可以自动为我们生成这个TLNR, 节省我们的时间。...---- 总结上面介绍了几种NLP技术和应用场景, 但是NLP技术涉及的范围远不止这些, 将NLP技术与音频处理、图像处理等技术结合, 又会出现诸如视频字幕生成, 图片描述生成等等有趣的应用。

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情感分析的新方法，使用word2vec对微博文本进行情感分析和分类

情感分析是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中。通过这种方式，情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。...另外一个常见的方法是将文本视为一个“词袋”。我们将每个文本看出一个1xN的向量，其中N表示文本词汇的数量。该向量中每一列都是一个单词，其对应的值为该单词出现的频数。...DM 试图在给定上下文和段落向量的情况下预测单词的概率。在一个句子或者文档的训练过程中，段落 ID 保持不变，共享着同一个段落向量。DBOW 则在仅给定段落向量的情况下预测段落中一组随机单词的概率。...有趣的是，在这里我们并没有看到这样的改进效果。该模型的预测精度为 85%，我们没有看到他们所声称的 7.42% 误差率。...通过一个非常简单的算法，我们可以获得丰富的词向量和段落向量，这些向量数据可以被应用到各种各样的 NLP 应用中。

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自然语言处理深度学习的7个应用

下面是另外三个例子：垃圾邮件过滤，将电子邮件文本分类为垃圾邮件或正常邮件。语言识别，对源文本的语言进行分类。体裁分类，对小说故事体裁进行分类。...有效使用词序进行基于卷积神经网络的文本分类，2015 影评的情感分析，将句子分类为主观的和客观的，分类问题类型，产品评论的情感及更多。...基于卷积神经网络的句子分类，2014 语言建模语言建模真的是更有趣的自然语言问题的一个子任务，特别是那些在其它输入条件下的语言模型。 …问题是根据给出的前一个词来预测下一个词。...生成新的句子，段落，或文件。生成一个句子的建议延续的句子。...语言模型用于输出翻译以后语言的目标文本，以源文本为基础。包含的一些例子：将一个文本文件从法语翻译成英语。将西班牙音频翻译成德语文本。将英语文本翻译成意大利音频。

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图解BERT：通俗的解释BERT是如何工作的

谷歌2018年发布的BERT是NLP最有影响力的论文之一。...在本文中，我将进一步介绍BERT，这是最流行的NLP模型之一，它以Transformer为核心，并且在许多NLP任务（包括分类，问题回答和NER）上均达到了最先进的性能。...例如，我们将首先在像Wikipedia（Masked LM Task）这样的语料库上训练BERT，然后根据我们自己的数据对模型进行微调，以执行分类任务，例如通过添加一些额外的层将评论分类为负面，正面或中立...训练Masked LM 这里是BERT最有趣的部分，因为这是大多数新颖概念的介绍。我将尝试通过各种架构尝试来解释这些概念，并找出每个尝试的问题缺陷和解决方式，最终就会得到BERT架构。...问题解答任务-这是最有趣的任务，需要更多上下文才能了解如何使用BERT解决问题。在此任务中，给我们一个问题和一个答案所在的段落。目的是确定段落中答案的开始和结束范围。 ?

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自然语言处理(一)NLP概述

NLP概述 NLP是利用计算机为工具，对人类特有的书面形式和口头形式的自然语言的信息进行各种类型处理和加工的技术. NLP内容结构 ?...NLP基础技术词法分析词法分析目的是从句子中分出单词，找出词汇的各个词素，从中获得单词的语言学信息并确定单词的词性. 词法分析是很多中文信息处理任务的必要步骤....短语结构分析(宾州树库) 依存分析语义分析解释自然语言句子或篇章各部分(词、词组、句子、段落、篇章)的意义. 目前语义计算的理论、方法、模型尚不成熟....词义消歧(词) 语义归纳、推理(词) 语义角色标注(句子) 篇章分析指超越单个句子范围的各种可能分析，包括句子（语段）之间的关系以及关系类型的划分，段落之间的关系的判断，跨越单个句子的词与词之间的关系分析...) 情感分类(Sentimental classification) 信息推荐与过滤(Formation Recommendation and Filtering) NLP技术及应用架构 ?

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自然语言处理 (NLP) 的 5 个步骤

本文将探讨算法在理解语言时遵循的这 5 个基本 NLP 步骤，以及 NLP 在商业应用中如何能够提升你的组织与客户的互动体验。什么是自然语言处理（NLP）？...词汇分析将语言解密并分割成单元——或词汇素——如段落、句子、短语和单词。NLP算法将单词分类为词性（POS）并将词汇素分割成词素——你不能再进一步分割的有意义的语言单元。...此分析进一步将短语分割成单词词汇素，如“vocabulary”和“language”，将两者分类为名词词性。...相反，句法分析将像“Dave do jumps”这样的句子分类为句法错误。语义分析语义学描述了单词、短语、句子和段落的含义。语义分析试图理解单个语言选择的字面意义，而不是句法正确性。...总结理解了NLP五个步骤如何智能地对口头或书面语言进行分类和理解后，你就可以在语音服务中应用文本到语音技术，从而个性化并提升你的客户互动体验。

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24.从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和G2V，再到Asm2vec和Log2vec(上)

Skip-gram模型类似于CBOW，但它不是基于上下文预测当前单词，而是试图基于同一句子中的另一个单词得到该单词的最大限度分类。...1.摘要许多机器学习算法要求将输入表示为固定长度的特征向量。当涉及文本时，最常见的一种固定长度特征是词袋（bag-of-words）。...这些算法通常要求将文本输入表示为一个固定长度的向量，如文本中最常见的固定长度向量表示方法： bag-of-words bag-of-n-grams 然而，词袋模型存在很多缺点：词序丢失：不同的句子可以有完全相同的表示...该方法可以应用于可变长度的文本片段，从短语到句子，再到大型文档，均可以使用Doc2vec进行向量表征。在本文模型中，将段落中要预测的单词用向量表示来训练是很有用的。...而且不到一分钟就可以分类好含有312K个类别的五十万条句子。

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【算法】word2vec与doc2vec模型

实际上，就目前而言，Deep Learning 在 NLP 领域中的研究已经将高深莫测的人类语言撕开了一层神秘的面纱。其中最有趣也是最基本的，就是“词向量”了。 1....NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。...你可以理解为word2vec就是将词表征为实数值向量的一种高效的算法模型，其利用深度学习的思想，可以通过训练，把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似...DM 试图在给定上下文和段落向量的情况下预测单词的概率。在一个句子或者文档的训练过程中，段落 ID 保持不变，共享着同一个段落向量。...DBOW 则在仅给定段落向量的情况下预测段落中一组随机单词的概率。

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继BERT之后，这个新模型再一次在11项NLP基准上打破纪录

此外，这 11 项任务可以分为 4 类，即句子对分类 MNLI、QQP、QNLI、STS-B、MRPC、RTE 和 SWAG；单句子分类任务 SST-2、CoLA；问答任务 SQuAD v1.1；单句子标注任务...其中在句子对分类任务中，有判断问答对是不是包含正确回答的 QNLI、判断两句话有多少相似性的 STS-B 等，它们都用于处理句子之间的关系。...而单句子分类任务中有判断语句中情感趋向的 SST-2 和判断语法正确性的 CoLA 任务，它们都在处理句子内部的关系。...在 SQuAD v1.1 问答数据集中，模型将通过问题检索段落中正确回答的位置与长度。最后在命名实体识别数据集 CoNLL 中，每一个时间步都会预测它的标注是什么，例如人物或地点等。...如下所示为微软新模型在不同任务中的得分： ? 目前微软新模型的性能还非常少，如果经过多任务预训练，它也能像 BERT 那样用于更广泛的 NLP 任务，那么这样的高效模型无疑会有很大的优势。

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【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等

这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类有趣的自然语言处理任务。...以下是另外3个例子：垃圾邮件过滤，将电子邮件文本分类为垃圾邮件。语言识别，对源文本的语言进行分类。流派分类，对虚构故事的流派进行分类。...Categorization with Convolutional Neural Networks, 2015. https://arxiv.org/abs/1412.1058 对电影评论的情绪分析，将句子归类为主观或客观...单独来说，语言模型可以用于文本或语音生成；例如: 生成新的文章标题生成新的句子、段落或文档生成一个句子的后续句子有关语言建模的更多内容，参阅: 语言建模-维基百科 https://en.wikipedia.org...机器翻译机器翻译是将一种语言的源文本转换为另一种语言的问题。机器翻译，将文本或语音从一种语言自动翻译成另一种语言，是NLP最重要的应用之一。 ——统计自然语言处理基础，463页，1999。

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| NLP基础

文本相似性检验检验两个词语、两个句子、两段话乃至两篇文章之间的相似性。其中，词语的相似度检测已经相对成熟, 句子和章节的相似性检测还在研究中。...机器翻译无须人工，由机器自动将一种人类的自然语言表述翻译成另一种自然语言——这是自NLP诞生以来人们就一直在追求的，也是最早商业化的NLP应用。...比如，在搜索引擎中，机器阅读理解技术可以用来为用户的搜索（尤其是问题型的查询）提供更为智能的答案。文本摘要也就是在长文中提取重点部分形成篇幅短小的“浓缩篇”，为文章生成一个简短的总结性段落。...将NLP技术与音频处理、图像处理等技术结合, 又会出现诸如视频字幕生成, 图片描述生成等等有趣的应用。各种应用场景层出不穷。...也正因为如此，NLP吸引了越来越多企业的关注，在其上构建各种软件、应用，给我们的生活带来了众多便利。 NLP实在是一个前景无限的朝阳领域！值得我们投入学习，为之努力！

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人人都可参与的AI技术体验：谷歌发布全新搜索引擎Talk to Books

最后，谷歌为社区提供了一个预训练语义 TensorFlow 模块，社区可以使用自己的句子或词组编码进行实验。...建模方法谷歌提出的方法通过为较大的语言块（如完整句子和小段落）创建向量，扩展了在向量空间中表征语言的想法。...这是一种独特的能力，可以帮助你找到关键词搜索未必找得到的有趣书籍，但是仍有改进空间。...例如，上述实验在句子层面有作用（而不是像 Gmail 的 Smart Reply 那样是在段落层面），那么「完美」匹配的句子可能仍属「断章取义」。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1803.11175 摘要：我们展示了将句子编码成嵌入向量的模型，可用于面向其他 NLP 任务的迁移学习。该模型高效，且在多项迁移任务中性能良好。

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【Google 重磅突破】相比LSTM，NLP 关键任务提升 20%

这和你可能给 NLP 任务带来广泛的应用，因为这些任务和句子完成、问答系统、复述和对话系统都有很多相关。...我们在模型中处理的词汇量也非常大：为维基百科准备了 13 万的词汇，为 Google 新闻准备了 10 万的词汇。...CLSTM模型用单词、句子分割话题以及段落中句子的话题作为其训练时候的特征，其复杂度相对于LSTM模型有2%的改善。 2）接续语句预测：LSTM模型的准确率约为39%。...低层的LSTM模型对一个句子中的单词进行建模，更高一层的LSTM对一个段落中的句子进行建模。...另一个有趣的应用可能是对话建模中话题层信号的使用，例如：例如用Dialog-Act(对话时的动作)作为主题特征来预测下面要说的话。

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NLP任务汇总简介与理解

背景 NLP的四大任务如下：序列标注任务分类任务句子关系判断生成式任务 2. 序列标注任务序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。...一个句子为：Yesterday , George Bush gave a speech. 其中包括一个命名实体：George Bush。...BIO标注：将每个元素标注为“B-X”、“I-X”或者“O”。...其他分类方法 NLP基本任务： 1....词汇/句子/段落的向量化表示（Word/Sentence/Paragraph Vector）：研究词汇、句子、段落的向量化方法，向量的性质和应用 4.

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【中文版 | 论文原文】BERT：语言理解的深度双向变换器预训练

它刷新了11个NLP任务的当前最优结果，包括将GLUE基准提升至80.4%(7.6%的绝对改进)、将MultiNLI的准确率提高到86.7%(5.6%的绝对改进)，以及将SQuADv1.1问答测试F1的得分提高至...每个序列的第一个词块始终是特殊分类嵌入([CLS])。对应该词块的最终隐藏状态(即，变换器输出)被用作分类任务的聚合序列表征。对于非分类任务，将忽略此向量。句子对被打包成单个序列。...正例是(问题，句子)对包含正确答案，而负例是(问题，句子)来自同一段落，不包含答案。...与GLUE一样，我们将输入问题和段落表示为单个打包序列，问题使用A嵌入和使用B嵌入的段落。在微调期间学习的唯一新参数是起始矢量S∈RH和结束矢量E∈RH。...为做微调，我们将最终隐藏表征Ti∈RH提供给每个词块i到NER标签集上的分类层。此预测不以周围预测为条件(即，非自回归和无CRF)。

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自然语言处理的分类

这种情况下的代表性任务是句子中单词依赖性的句法分析、将单词标记到各自的词性、将文本分割成连贯的部分，或者纠正语法和拼写方面的错误文本。...机器阅读理解旨在教会机器根据给定的段落确定问题的正确答案。多语言能力多语言处理涉及多种自然语言的所有类型的 NLP 任务，并且通常在机器翻译中进行研究。...此外，语码转换可以在单个句子内或句子之间自由交换多种语言，而跨语言迁移技术则使用一种语言可用的数据和模型来解决另一种语言的 NLP 任务。信息检索信息检索涉及从大型集合中查找满足信息需求的文本。...文本分类自动将文本分类为预定义的类别，而主题建模旨在发现文档集合中的潜在主题，通常使用文本聚类技术将语义相似的文本组织到相同的集群中。...然而，在许多情况下，文本是作为其他模式输入的结果生成的，例如在数据到文本生成的情况下，基于结构化数据（例如表格或图表）生成文本、图像或视频的字幕，或将语音波形转录为文本的语音识别。

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将句子表示为向量（下）：基于监督学习的句子表示学习（sentence embedding）

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自然语言处理深度学习的7个应用

图解BERT：通俗的解释BERT是如何工作的

自然语言处理(一)NLP概述

自然语言处理 (NLP) 的 5 个步骤

24.从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和G2V，再到Asm2vec和Log2vec(上)

【算法】word2vec与doc2vec模型

继BERT之后，这个新模型再一次在11项NLP基准上打破纪录

【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等

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NLP任务汇总简介与理解

【中文版 | 论文原文】BERT：语言理解的深度双向变换器预训练

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