随笔分类 - NLP
NLP
摘要：什么是命名实体识别（NER） 定义： 命名实体识别（NER）：也称实体识别、实体分块和实体提取，是信息提取的一个子任务， 指在将文本汇总的命名实体定位，并分类为预先定义的类别，如： 人员、组织、位置、时间 表达式、数量、货币值、百分比等。 注意： 中文的NER与英文的不太一样，中文NER问题很大程度
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摘要：word2vec 详解 传统的word2vec 神经网络将词表中的词语作为输入(一般输入哑编码的单词)，输出一个低维度的向量表示这个词语，然后用反向传播的方法不断优化参数。输出的低维向量是神经网络第一层的输出，这一层通常也称作Embedding Layer。 缺点： 使用的是全连接的方法，造成计算量
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摘要：word2vec实战：获取处理中文维基百科（Wikipedia）语料库，训练成word2vec模型，并实现词云的应用 背景 word2vec 谷歌开源项目，主要理论有Tomas Mikolov团队2篇论文组成，下载链接如下： https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf h
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