摘要：概述 命名实体识别在NLP的应用中也是非常广泛的，尤其是是information extraction的领域。Named Entity Recognition(NER) 的应用中，最常用的一种算法模型是隐式马可夫模型（Hidden Markov Modelling）- HMM。本节内容主要是通过介绍 阅读全文

摘要：概述 Attention Model 的出现，在sequence model的领域中算是一个跨时代的事件。在Many-to-Many的sequence model中，在decoder network中的每一个time step的输出应该跟encoder network中的不同的time step的值 阅读全文

摘要：1. 概述 在情感分析的应用领域，例如判断某一句话是positive或者是negative的案例中，咱们可以通过传统的standard neuro network来作为解决方案，但是传统的神经网络在应用的时候是不能获取前后文字之间的关系的，不能获取到整个句子的一个整体的意思，只能通过每一个词的意思来 阅读全文

摘要：概述 LSTM在机器学习上面的应用是非常广泛的，从股票分析，机器翻译 到 语义分析等等各个方面都有它的用武之地，经过前面的对于LSTM结构的分析，这一节主要介绍一些LSTM的一个小应用，那就是sequence generation。其实sequence generation本事也是对一些应用的统称， 阅读全文

摘要：概述 RNN是递归神经网络，它提供了一种解决深度学习的另一个思路，那就是每一步的输出不仅仅跟当前这一步的输入有关，而且还跟前面和后面的输入输出有关，尤其是在一些NLP的应用中，经常会用到，例如在NLP中，每一个输出的Word，都跟整个句子的内容都有关系，而不仅仅跟某一个词有关。LSTM是RNN的一种 阅读全文