摘要：2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习（D 阅读全文

摘要：（1）词集模型（Set Of Words）： 单词构成的集合，集合自然每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个。 （2）词袋模型（Bag Of Words）： 如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数（频数）。 为文档生成对应的词集模型和词袋模型 考虑如下的文档： list o 阅读全文

摘要：导语 在NLP领域，语义相似度的计算一直是个难题：搜索场景下Query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN DSSM、LSTM DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用，希望给读者带来帮助。 阅读全文

摘要：最近太忙已经好久没有写博客了，今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧，以前对损失函数的理解不够深入，没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围，如果文中有任何错误，请各位朋友指教，谢谢~ 损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数, 阅读全文

摘要：# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat May 19 18:44:40 2018 @author: John Kwok """ # import import numpy as np import tensorflow as tf import GetDataUtil # 数据读取及预处理 ''' 定义超参 ''' BATCH_SIZE = 12... 阅读全文