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