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Twitter情感分析CNN+word2vec(翻译)

神经网络无法处理这样的输入，通过填充，我们规定每个句子单词数的上限，当每句的单词数少于这个上限时，用0进行填充。如果长度超过上限，就进行截断。...由于我有两个不同的Word2VEC模型，下面的代码将两个模型的向量连接。对于每个模型，用100维向量表示的单词，通过连接，每个单词将有200维向量表示。...所有数据都被转化为相同的长度，根据默认，零向量在开头处进行填充。当我们把句子转化为词序向量时，每个词是用整数表示的，实际上，这些数字是每个单词存储在记录器的单词索引中的地方。...这意味着我只关心训练集中最常用的100000个单词。如果不限制单词的数量，词汇量将超过200000。...推荐文章 · Bagging算法(R语言) · R语言爬虫与文本分析 · 静态爬虫与地址经纬度转换(python) · 特征工程(一):前向逐步回归(R语言) · 聚类(三):KNN算法(R语言) ·

1.5K10

自然语言处理（二）——PTB数据集的预处

key=itemgetter(1), reverse=True) sorted_words = [x[0] for x in sorted_word_to_cnt] # 稍后我们需要在文本换行处加入句子结束符...在确定了词汇表之后，再将训练文件、测试文件等都根据词汇文件转化为单词编号。每个单词的编号就是它在词汇文件中的行号。 #!...@software: pycharm @file: word_deal2.py @time: 2019/2/20 11:10 @desc: 在确定了词汇表之后，再将训练文件、测试文件等都根据词汇文件转化为单词编号.../simple-examples/data/ptb.train.txt" # 上面生成的词汇表文件 VOCAB = "ptb.vocab" # 将单词替换成为单词编号后的输出文件 OUTPUT_DATA...= line.strip().split() + [""] # 将每个单词替换为词汇表中的编号 out_line = ' '.join([str(get_id(w)) for

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NLP系列学习:CRF条件随机场(2)

这一篇文章是来自我的好朋友也是一位非常厉害的机器学习工程师的作品,征得同意后转载过来,作为条件随机场学习的一些趣味补充,也希望大家可以多多关注他,他的简书主页地址: milter - 简书​www.jianshu.com...非常简单的，就是给一个句子中的每个单词注明词性。...以上面的话为例，有5个单词，我们将：(名词，动词，名词，介词，名词)作为一个标注序列，称为l，可选的标注序列有很多种，比如l还可以是这样：（名词，动词，动词，介词，名词），我们要在这么多的可选标注序列中...定义CRF中的特征函数 现在，我们正式地定义一下什么是CRF中的特征函数，所谓特征函数，就是这样的函数，它接受四个参数： 句子s（就是我们要标注词性的句子） i，用来表示句子s中第i个单词 l_i，表示要评分的标注序列给第...然后为每一个特征函数赋予一个权重，然后针对每一个标注序列l，对所有的特征函数加权求和，必要的话，可以把求和的值转化为一个概率值。

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NLP系列学习:CRF条件随机场(2)

这一篇文章是来自我的好朋友也是一位非常厉害的机器学习工程师的作品,征得同意后转载过来,作为条件随机场学习的一些趣味补充,也希望大家可以多多关注他,他的简书主页地址: milter - 简书（https...非常简单的，就是给一个句子中的每个单词注明词性。...以上面的话为例，有5个单词，我们将：(名词，动词，名词，介词，名词)作为一个标注序列，称为l，可选的标注序列有很多种，比如l还可以是这样：（名词，动词，动词，介词，名词），我们要在这么多的可选标注序列中...定义CRF中的特征函数 现在，我们正式地定义一下什么是CRF中的特征函数，所谓特征函数，就是这样的函数，它接受四个参数： 句子s（就是我们要标注词性的句子） i，用来表示句子s中第i个单词 l_i，表示要评分的标注序列给第...然后为每一个特征函数赋予一个权重，然后针对每一个标注序列l，对所有的特征函数加权求和，必要的话，可以把求和的值转化为一个概率值。 CRF与逻辑回归的比较 观察公式： ? 是不是有点逻辑回归的味道？

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第十届蓝桥杯大赛软件类省赛 Java 大学 B组 试题H：人物相关性分析

if(prefix < 0) { // 如果name为句子的第一个单词，则只需判断后缀是否为标点或者空格 if(str.substring(suffix,suffix+1).matches...list.add(prefix+1); } }else if(prefix == str.length()-name.length()-1) { // 如果name为句子的最后一个单词...suffix+1).matches("[ \\p{P}]")) { list.add(prefix+1); } } } return list; } /** * 将两个...Alice  gasdBob Alice Bob Alice asd BobAlice  样例输出 5 解题思路 这个解题思路一开始想得有些复杂了 1、judge()：先判断结果等于零的情况 （1）句子必须符合一种情况的最简句子是...“Bob Alice”或者“Alice Bob”，其特点是必须至少有9个字符 （2）句子中至少必须同时存在“Bob“和”Alice”两个英文单词 2、calculate(s,name)：计算出 人物name

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CNN、GRNN、CLSTM、TD-LSTMTC-LSTM…你都掌握了吗？一文总结情感分析必备经典模型（一）

X_i:n为单词xi的串联（从第i个单词到第n个单词，把它们串联起来），卷积运算包含一个滤波器w∈R^hk，它被应用于单词h的窗口以生成一个新的特征。...例如，特征c_i由单词x_i:i+h−1的窗口生成： 其中，b∈R是一个偏置项，w是权重，f是一个非线性函数。...具体来说，首先添加一个线性层，将文本向量转化为实值向量，其长度为类号C。...其中，w代表长度为n的句子中的词，{w_l+1, w_l+2, …, w_r-1} 为目标单词，｛w_1, w_2, …, w_l｝是前面的上下文单词，｛w_r, …, w_n−1, w_n}是上下文词...目标字符串t，将目标t表示为{w_l+1, w_l+2…, W_r−1}，因为目标可以是可变长度的单词序列，通过对t所包含单词的向量进行平均，得到目标向量v_target。

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DeepLearning.ai学习笔记（五）序列模型 -- week2 序列模型和注意力机制

一、基础模型 假设要翻译下面这句话： "简将要在9月访问中国" 正确的翻译结果应该是： "Jane is visiting China in September" 在这个例子中输入数据是10个中文汉字，...还是以翻译这句话为例：“简在9月访问中国”。 假设按照人类的习惯翻译成英文是“Jane visits China in September.”,该结果用 表示。...如下图示机器算法将法语翻译成英语的模型。 机器翻译与人类的翻译过程不太相同。因为人类翻译一般是逐句翻译，或者是讲一段很长的句子分解开来进行翻译。...而如果机器能像人一样逐句或者每次将注意力只集中在一小部分进行翻译，那么翻译结果将不受句子长度的影响。下图中的绿色线即为使用了注意力模型后的翻译句子得分。...如图所示，这是一个双向的rnn，并且在普通rnn的基础上增加attention层，将阶段性的输入部分转化为输出，这样的方式也更符合人类的翻译过程。

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精品教学案例 | 基于TextRank的新闻摘要(Python实现)

另外一篇重要的研究是1960年代后期 Harold P Edmundson完成的，使用了句子中是否出现了标题中的单词以及句子的位置等特征来抽取重要的句子。...将文本进行切分，得到句子集合 通过词向量得到句子的向量化表示 计算句子向量间的相似度并存储于矩阵M中 将矩阵M转化为图。在这张图中，句子作为节点，句子间相似度作为边。以此计算句子的排序。...这些词向量可以用来构建句子的向量化表示。我们也可以用词袋模型或者TF-IDF方法来为句子构建特征向量，但是这些方法忽略了句子中单词的顺序，而且这样的特征向量通常维数过高。...()) for r in clean_sentences] 通过我们上面创建的词向量字典，clean_sentences将被用来构建句子的向量表示。...4.7 句子的向量表示 我们先取出句子中单词对应的词向量，每个词向量的维度是100维，将它们相加再取平均，得到的向量就用来表示这个句子。

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CS224n 笔记1-自然语言处理与深度学习简介1 自然语言处理简介2 词向量（Word Vectors）3 基于奇异值分解（SVD）的方法4 基于迭代的算法-Word2vec

所以也许我们可以尝试将这个空间的大小从R|V|减小到更小的东西，从而找到一个编码词之间关系的子空间。...并且这种简单句子例子实际上出现的概率会很高。所以，我们尝试使句子出现的概率取决于每个单词和相邻单词组成的单词对的概率。我们将这种方法称为二元语言模型（Bigrams）并表示为： ?...模型中的符号： • wi: 词汇中的第i个单词 • V ∈Rnn×|V| : 输入词矩阵 • vi: 矩阵V中的第i列，代表单词wi的输入向量 • U∈ R|V|×n : 输出词矩阵 • ui...作为两个相似向量的点积越高时，为了获得更高的分数，该公式会将相似的单词放在一块。 将评分转化为概率： ?...下面是Skip-Gram模型的步骤： 将中心词汇转化为one hot向量x∈IR|V| 获得中心词汇嵌入词向量vc=Vx∈IRn 计算出评分向量z=Uvc 将评分向量转化为概率：

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论文阅读：《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》

最近提出的用于神经机器翻译的模型经常属于编码器 - 译码器族，并且将源句子编码成固定长度的矢量，解码器从该矢量生成翻译。...其中Wa∈Rn×n，Ua∈Rn×2n和va∈RnWa∈Rn×n，Ua∈Rn×2n和va∈RnW_a∈R^{n×n}，U_a∈R^{n×2n}和v_a∈R^n是权矩阵。...我们将对准模型a参数化为与所提出的系统的所有其他部件联合训练的前馈神经网络。 请注意，与传统的机器翻译不同，他的对齐不被视为潜在变量。 相反，对齐模型直接计算软对齐，这可以使成本函数的梯度反向传播。...我们可以理解将所有注释的加权总和作为计算预期注释的方法，其中期望在可能的对齐上。 令αijαijα_{ij}为目标单词yiyiy_i与源词xjxjx_j对齐或翻译的概率。...解码器决定部分源句子要注意。 通过让解码器具有注意力机制，我们可以免除编码器将源句子中的所有信息编码成固定长度矢量的负担。

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聊聊Transform模型

首先，我们将每个词转化为其对应的词嵌入向量。需要注意的是，嵌入只是词的特征向量，这个特征向量也是需要通过训练获得的。...为了计算单词I的特征值，我们将单词I与句子中的所有单词一一关联，如图所示。...总结来说，自注意力机制将一个单词与句子中的所有单词联系起来，从而提取每个词的更多信息。 多头注意力 如上是单个注意力矩阵的计算流程。...通过将每个特征的分布归一化为均值为0和方差为1，避免了特征值过大或过小，有助于梯度传播更顺利，加快了模型的收敛速度。...此时，解码器将、Je和vais（来自上一步）作为输入，并试图生成句子中的下一个单词，如图所示。 在每一步中，解码器都将上一步新生成的单词与输入的词结合起来，并预测下一个单词。

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【干货笔记】CS224n-2019 学习笔记 Lecture 01 Introduction and Word Vectors

其中log形式是方便将连乘转化为求和，负号是希望将极大化似然率转化为极小化损失函数的等价问题。...但是，这个方法还是有点简单，因为我们只关心一对邻近的单词，而不是针对整个句子来考虑。但是我们将看到，这个方法会有显著的提升。考虑在词-词共现矩阵中，共现窗口为 1，我们基本上能得到这样的成对的概率。...将分数转换为概率 ˆy=softmax(z)∈R|V|y^=softmax(z)∈R|V| 。 这里 softmax 是一个常用的函数。...生成中心词的 one-hot 向量 x∈R|V|x∈R|V| 我们对中心词 vc=Vx∈R|V|vc=Vx∈R|V| 得到词嵌入向量 生成分数向量 z=Uvcz=Uvc 将分数向量转化为概率， ˆy=softmax...Gensim word vectors example Gensim提供了将 Glove 转化为Word2Vec格式的API，并且提供了 most_similar, doesnt_match等API。

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多级语言与视觉集成用于文本-剪辑检索（文章有视频Demo，文末有源码）

简 要 1 视频检索，在耨写领域还是很受大家的关注，因为他可以减少很多劳动力物力及宝贵时间。...我新技术没有使用手工启发式或计算昂贵的多尺度滑动窗口，而是使用了一个学习的段落候选网络(SPN：learned segment proposal network)，类似于用于行动定位的R-C3D中使用的网络...LSTM的第一层处理句子中的单词。在第二层，视觉特征嵌入作为输入在每一步，以及隐藏状态的句子嵌入LSTM。最后的隐藏状态通过额外的层来预测标量相似值。...这来自于句子中的每个单词现在能够与视觉特征交互，从而使模型能够学习一种可能不同的方法来关联每个单词和视觉特征。没有显式地使用注意机制来执行这种行为，而是让LSTM以数据驱动的方式学习。...此外，还观察到字幕模型可以隐式地学习特征和注意力机制，从而将时空区域与标题中的单词联系起来。至于实现，文本到剪辑任务中的配对语句剪辑注释格式允许我们轻松地将字幕功能添加到LSTM模型中。

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Leetcode【648、1072】

Replace Words 解题思路： 这道题是给一个词典和句子，词典中保存着词根，将句子中的所有继承词（在词根后面加字符）用对应词根替换掉。...因为句子中的单词数 <= 1000 并且每个单词长度 <= 1000，因此可以对句子中的每个单词 word 的每个字符 ch 进行遍历，并且用一个变量 pre 记录单词 word 的前缀。...如果 pre 在词典中能找到（为加快查找速度，可以将词典转化为 set），说明以 pre 为前缀的 word 可以用词典中的对应词根替换掉。如果 pre 在词典中都不能找到，则不替换即可。...如果句子中单词数为 m，单词长度为 n，则时间复杂度为 O(m*n)。...，使得查找为O(1) for word in sentence.split(" "): # 按照空格划分句子中的单词 pre = "" # 记录单词前缀

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HanLP《自然语言处理入门》笔记--3.二元语法与中文分词

句子几乎不重复，单词却一直在重复使用，于是我们把句子表示为单词列表 w=w1w2...wkw=w_1w_2...w_kw=w1​w2​...wk​ ，每个 wt,t∈[1,k]w_t,t\in[1,k]...n元语法 利用类似的思路，可以得到n元语法的定义：每个单词的概率仅取决于该单词之前的 n 个单词： p(w)=∏t=1k+n−1p(wt∣wt−n+1…wt−1) p(w)=\prod_{t=1}^...比如“商品和服务”这个句子，我们将句子中所有单词找出来，起始位置(offset)相同的单词写作一行： 0:[ ] 1:[商品] 2:[] 3:[和,和服] 4:[服务] 5:[务] 6:[ ] 其中收尾...再通过将浮点数乘法转化为负对数之间的加法，相应的最长路径转化为负对数的最短路径。使用维特比算法求解。 这里仅作一下简述，详细过程参考书本第三章。...3.5 二元语法与词典分词比较 按照NLP任务的一般流程，我们已经完成了语料标注和模型训练，现在来比较一下二元语法和词典分词的评测： 算法 P R F1 R(oov) R(IV)

1.3K20

入门 NLP 前，你必须掌握哪些基础知识？

分词时的极端情况 「分词」指的是将文本划分成单词和标点（即「词」（token））。与在句子分割中的情况一样，此时对标点符号的处理仍是一个具有挑战性的问题。例如，U.K....词干提取和词形还原的差异 这两种技术都通过讲将单词转化为其基本形式来降低文本中的噪声。对于大多数应用来说（如文本分类或文档聚类），保留单词的意义是非常重要的，因此最好使用词形还原而不是词干提取。...这意味着文本数据必须被转化为数值型数据。这就是 NLP世界中特征提取步骤的本质。 基于计数的策略 将文本转化为数值向量的最简单的方法就是使用词袋（BoW）方法。...我们可以使用词嵌入将单词表转化为向量，这样一来具有相似上下文的单词的距离就相近。...Pennington, R. Socher, and C. D.

1.7K10

论文阅读：《A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing》（二）

本节将调查常见的方法。 5.1 随机初始化 当有足够的监督训练数据可用时，可以将特征嵌入与其他模型参数相同：将嵌入向量初始化为随机值，并让网络训练过程将其调整为“好”的向量。...其他方法将问题简化为二元分类。除了观察到的单词上下文对的集合D之外，还从随机单词和上下文配对中创建集合D 。二元分类问题是：给定的（w，c）对是不是来自D？...5.5.2 句子、段落或文件 使用skip-grams（或CBOW）方法，可以将单词的上下文视为同一句子、段落或文档中出现的所有其他单词。...这样的方法产生了高度的功能相似性，将单词组合在一起而不是在句子中扮演相同的角色(例如颜色、学校名称、动作动词)。分组也是一种句法，把有变化的单词组合在一起。...Botha和Blunsom（2014）建议将单词的嵌入矢量模型化为特定于单词的矢量（如果这种矢量可用）与用于构成单词的不同形态成分的矢量的组合（这些成分是使用Morfessor Creutz＆Lagus

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成分句法分析综述（第二版）

编码模型用来获取句子中每个单词的上下文表示，随着表示学习的快速发展，编码模型也由最初的LSTM逐渐进化为了表示能力更强的Transformer （VaswaniSPUJGKP17）。...，将非二叉产生式全部转化为多个二叉产生式，其中新增加的临时结点的非终结符全部定义为这个空的非终结符 ? ，在还原句法树的时候直接忽略它就行了。 编码模型 给定句子 ?...归约（REDUCE-L/R-X）动作就是将栈顶的两个元素出栈，并且归约为它们的父结点X，然后再将父结点入栈，而L和R就是用来区分左儿子和右儿子谁是头结点。...类比到机器翻译任务，可以把输入句子当成源语言，输出的括号表达式当做目标语言，这就转化为了一个翻译任务。...预测这个序列也很简单，原文中并没有使用传统的双向LSTM序列标注的模型结构，而是首先将句子输入到一个双向LSTM，然后将每相邻两个单词的隐层输出做一次卷积操作（因为要预测相邻两个单词的最近公共祖先的高度

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