摘要： Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练过程当中的**超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现对比**，轻松三步即可实现。 阅读全文

摘要： 有一个这样的场景，QA对话系统，希望能够在问答库中找到与用户问题相似的句子对，然后把答案返回给用户。这篇就是要解决这个问题的。 阅读全文

摘要： 深度学习(Deep Leaming, DL )属于表示学习( Representation Learning )的范畴，指的是利用具有一定“深度”的模型来自动学习事物的向量表示(vectorial rpresenation)的一种学习范式。目前，深度学习所采用的模型主要是层数在一层以上的神经网络。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「mantchs」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41510260/article/details/104402475 阅读全文

摘要： 语法分析(syntactic parsing )是自然语言处理中一个重要的任务，其目标是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构(通常是树形结构)。同时，语法分析也是所有工具性NLP任务中较为高级、较为复杂的一种任务。 通过掌握语法分析的原理、实现和应用，我们将在NLP工程师之路上跨越一道分水岭。 本章将会介绍短语结构树和依存句法树两种语法形式，并且着重介绍依存句法分析的原理和实现。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「mantchs」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41510260/article/details/104381546 阅读全文

摘要： **聚类**(cluster analysis )指的是将给定对象的集合划分为不同子集的过程，目标是使得每个子集内部的元素尽量相似，不同子集间的元素尽量不相似。这些子集又被称为**簇**(cluster),一般没有交集。 阅读全文

摘要： 信息抽取是一个宽泛的概念，指的是从非结构化文本中提取结构化信息的一类技术。这类技术依然分为基于规则的正则匹配、有监督学习和无监督学习等各种实现方法。我们将使用一些简单实用的无监督学习方法。由于不需要标注语料库，所以可以利用海量的非结构化文本。 阅读全文

摘要： 识别出句子中命名实体的边界与类别的任务称为命名实体识别。由于上述难点，命名实体识别也是一个统计为主、规则为辅的任务。 对于规则性较强的命名实体，比如网址、E-mail、IBSN、商品编号等，完全可以通过正则表达式处理，未匹配上的片段交给统计模型处理。 阅读全文

摘要： 在语言学上，词性(Par-Of-Speech, Pos )指的是单词的语法分类，也称为词类。同一个类别的词语具有相似的语法性质，所有词性的集合称为词性标注集。不同的语料库采用了不同的词性标注集，一般都含有形容词、动词、名词等常见词性。下图就是HanLP输出的一个含有词性的结构化句子。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「mantchs」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41510260/article/details/104261508 阅读全文

摘要： 本章介绍一种新的序列标注模型条件随机场。这种模型与感知机同属结构化学习大家族，但性能比感知机还要强大。为了厘清该模型的来龙去脉，我们先对机器学习模型做番柿理。然后结合代码介绍条件随机场理论，探究它与结构化感知机的异同。 阅读全文

摘要： 本章将深人讲解感知机算法的原理，以及在分类和序列标注上的应用。在序列标注应用部分，我们将实现基于感知机的中文分词器。由于感知机序列标注基于分类，并且分类问题更简单，所以我们先学习分类问题。 阅读全文