摘要：
一、任务 Named Entity Recognition，简称NER。主要用于提取时间、地点、人物、组织机构名。 二、应用 知识图谱、情感分析、机器翻译、对话问答系统都有应用。比如，需要利用命名实体识别技术自动识别用户的查询，然后将查询中的实体链接到知识图谱对应的结点上，其识别的准确率将会直接影响 阅读全文
摘要：
一、牛顿法 上述描述的都是只有一个自变量X的一元情况，如果是多元的，比如x1，x2，x3...,xn 呢？ 二、对比分析梯度下降算法 从本质上去看，牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，所以牛顿法就更快。如果更通俗地说的话，比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部，梯度下降法每次只从你当前所处位 阅读全文
摘要：
在构建模型前，需要将样本集划分为训练集、验证集、测试集，按什么比例划分比较合适呢？ 在机器学习发展的小数据量时代，常见做法是将所有数据三七分，就是人们常说的70%验证集，30%测试集，如果没有明确设置验证集，也可以按照60%训练，20%验证和20%测试集来划分。这是前几年机器学习领域普遍认可的最好的 阅读全文
摘要：
图像: 定义： 设x1x1和x2x2为函数f(x)定义域内的任意两个实数，且x1x1 < t <x2x2,恒有： 则称f(x) 是定义域上的凸函数。 判定： 凸函数的判定： f(x) 在区间[a,b]上连续，在(a,b)内二阶可导，那么： 一阶判定条件: 设f(x)在凸集S上具有一阶连续偏导数，则f 阅读全文
摘要：
一、定义 二叉排序树（Binary Sort Tree）又称二叉查找树、二叉搜索树。 它或者是一棵空树；或者是具有下列性质的二叉树： （1）若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； （2）若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； （3）左、右子树也分别为二叉排序树 阅读全文
摘要：
Facebook开源了自家工程师们一直在用的NLP建模框架PyText。这个框架，每天要为Facebook旗下各种应用处理超过10亿次NLP任务，Facebook AI的工业级NLP开源框架。（简化部署流程，大规模应用也OK） PyText基于PyTorch，能够加速从研究到应用的进度，从模型的研究 阅读全文
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网站地址：https://unbug.github.io/codelf/ GitHub 链接：https://github.com/unbug/codelf#codelf-for-vs-code https://mp.weixin.qq.com/s/zgVXov8SlXJlfLF8X0XLUA 网站 阅读全文
摘要：
后验概率就是一种条件概率，但是与其它条件概率的不同之处在于，它限定了目标事件为隐变量取值，而其中的条件为观测结果。 一般的条件概率，条件和事件都可以是任意的。 贝叶斯公式就是由先验概率求后验概率的公式 举例区分普通条件概率与后验概率的区别： 1）那么如果我们出门之前我们听到新闻说今天路上出了个交通事 阅读全文
摘要：
基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时，需要指定起点s(即从顶点s开始计算)。 此外，引进两个集合S和U。S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度)，而U则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离)。 初始时，S中只有起点s；U中是除s之外的顶点，并且U 阅读全文
摘要：
BERT的新语言表示模型，它代表Transformer的双向编码器表示。与最近的其他语言表示模型不同，BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。因此，预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调（fine-tuning），适用于广泛任务的最先进模型的构建，比如问答任务和 阅读全文