摘要：
1、贝叶斯公式 这三种方法都和贝叶斯公式有关，所以我们先来了解下贝叶斯公式： 每一项的表示如下： posterior：通过样本X得到参数的概率，也就是后验概率。 likehood：通过参数得到样本X的概率，似然函数，通常就是我们的数据集的表现。 prior：参数的先验概率，一般是根据人的先验知识来得 阅读全文
摘要：
自然语言处理的基本流程： 1）分词 2）命名实体识别，主要有人名，地名，机构名等 3）词性标注，对分词后的词语进行语义标注 4）句法分析，主要是要构建语法树，标注单词，短语，句子的语法 5）语义分析，包括两部分：语义消歧，主要是针对多义词在文中的意思；语义角色标注，主要是要标出一个句子中主谓宾状语等 阅读全文
摘要：
1、GRU概述 GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。 在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值。而在GR 阅读全文