摘要: 一、RNN RNN适合应用于序列,变长的句子。 1.引入 z为线性变化,a为激活函数 2.函数近似语言模型*(近似定理) 前馈的输入的长度是有限的依赖问题,FNN太宽(也就是0/1就可以构成一个windows,但不会这么做) 引入RNN能更好的学习有历史依赖关系的情况*(序列有前后依赖关系) 3.R 阅读全文
posted @ 2020-12-26 15:21 TOWERB 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、句子的表示 1.向量空间模型 BOW、one-hot、tf-idf(主题模型,可降维) 2.无监督的深度语义 进行降维、对句子进行语义表示 2.1自回归AR,错位预测 用RNN,相当于达到了用上文预测下文的作用。 2.2自编码AE 信息压缩-->信息放大(类似seq2seq的encoder和de 阅读全文
posted @ 2020-12-26 15:16 TOWERB 阅读(275) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、NLP概念 1.1 文本消歧:多模态、上下文信息 1.2 应用:问答系统 情感分析(产品评论、事件监测、舆情监控、股票价格预测) 15年之前 vs 15年之后: 机器翻译(很多好的模型都从机器翻译中来) 自动摘要 信息抽取(成熟)-->自动问答系统中的一个子模块 对话系统-->集大成者。 用简单 阅读全文
posted @ 2020-12-26 15:13 TOWERB 阅读(385) 评论(0) 推荐(0) 编辑