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author:佟学强 V:txq130 有一养鸡场，鸡每天都下蛋，蛋全都一样的。 有一天厂长发现，西方的蛋好像比他的蛋个头大，而且营养还好，数量也多。厂长心急，于是开始扩充养鸡场规模，孵化更多的鸡出来。厂长对众鸡说，你们以后必须更加努力，而且要转变思路，我们的蛋，第一，数量不能比他们少太多，最起码要 阅读全文
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矩阵论是对线性代数的延伸，很有必要深入研究。研究矩阵论可以加深对PCA，SVD,矩阵分解的理解，尤其是第一章入门的线性空间的理解，在知识图谱向量化，self_attention等论文中会涉及大量的矩阵论的知识。本文对此做一个总结，分为以下结构: 第一部分：矩阵的线性空间，矩阵的意义; 第二部分：矩阵 阅读全文
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相信各位在学习cnn的时候，常常对于卷积或者池化后所得map的的大小具体是多少，不知道怎么算。尤其涉及到边界的时候。 首先需要了解对于一个输入的input_height*input_widtht的图像，在卷积或者池化的时候，经常需要加padding，这是为了处理边界问题时而采用的一种方式，于是原输入 阅读全文
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这篇文章，专门讲语义相似度问题。 先看场景： scene(一)：用户通过大众点评，线上约了餐馆，就餐后在上面发表了很多评论，评论中涉及了大量的餐馆的问题，比如菜品质量，酒店卫生，服务等等。现在需要抽取之中的要点，然后反馈给商家。 scene(二)：KB_QA的两个问题：①获取question的语义表 阅读全文
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随着中国改革开放程度的加深，互联网行业也逐渐出现变革，典型的变化就是由原来的低端重复性造轮子，逐步转向高端，以技术创新为主导。一个有力的证明就是近年来以技术驱动的创业公司越来越多，这在10年前是不可想象的。在人才要求上，对工作经验不再那么看重，而更加重视求职者的学历，专业，背景。 在这样的背景下，一 阅读全文
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前面的博客进行了总述，这篇博客细化深入，主要结合知识图谱，KB_QA，语义表示的丰富性方面来论述，但是仍然会很宽泛，因为讲具体的技术细节，会有很多人蒙圈的，没有太大意义。 前面提到，语义理解，一方面要获取丰富，灵活的语义表示，另一方面要与知识图谱融合。要想获取精准的语义理解，比如谁是第一个为纸牌屋里 阅读全文
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2017年就这么悄无声息地过去了。在工业界，2016年是推荐的元年，2017年是中国的AI元年，这意味着路漫漫其修远兮~，而学术界永远会超前于工业界，有些时候难免也会有些一厢情愿……这些线索表明：①AI的发展非常迅速②学术界和工业界不同步的现象是共存的。过去的一年在nlp领域里，知识图谱的发展是最为 阅读全文
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author:XueQiang Tong mail:niurenai@outlook.com v:txq130 先引入一个例子： bush这个词有灌木丛和总统两个意思。给你一句话，如果其中含有bush这个词，如何判断他的语义？ 这是一个经典又古老的nlp话题。解决他的方案，有很多。其中有一个方案是这 阅读全文
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Page 1Published as a conference paper at ICLR 2017AS IMPLE BUT T OUGH - TO -B EAT B ASELINE FOR S EN -TENCE E MBEDDINGSSanjeev Arora, Yingyu Liang, Te 阅读全文
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深度学习，知识图谱，nlp学习经历 获取信息来源：英文paper研读，吴恩达公开课，Hiton公开课，北大nlp教材，英文最新学术论文，中科院院士技术博客，知识图谱专家课程自学进修路线：基础理论 专业理论(公开课，讲义，教材，技术博客) 框架原理及使用：sparkMLlib,tensorflow 最 阅读全文
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nlp领域里，语义理解仍然是难题！ 给你一篇文章或者一个句子，人们在理解这些句子时，头脑中会进行上下文的搜索和知识联想。通常情况下，人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识。知识图谱的创始人人为，构成这个世界的是实体，而不是字符串，这从根本上改变了过去搜索的体系。语义理解其实是基于知识，概念和这些概 阅读全文
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训练完一个模型后，为了以后重复使用，通常我们需要对模型的结果进行保存。如果用Tensorflow去实现神经网络，所要保存的就是神经网络中的各项权重值。建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果。 1、使用tf.train.Saver.save()方法保存模型 tf.train.Saver.save 阅读全文
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黄文坚的tensorflow实战一书中的第四章，讲述了tensorflow实现多层感知机。Hiton早年提出过自编码器的非监督学习算法，书中的代码给出了一个隐藏层的神经网络，本人扩展到了多层，改进了代码。实现多层神经网络时，把每层封装成一个NetLayer对象(本质是单向链表)，然后计算隐藏层输出值 阅读全文
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之前研究的CRF算法，在中文分词，词性标注，语义分析中应用非常广泛。但是分词技术只是NLP的一个基础部分，在人机对话，机器翻译中，深度学习将大显身手。这篇文章，将展示深度学习的强大之处，区别于之前用符号来表示语义，深度学习用向量表达语义。这篇文章的最大价值在于，为初学者指明了研究方向。下面为转载的原 阅读全文
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机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。 我希望自 阅读全文
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看了宗成庆博士的《统计自然语言处理（中文信息处理）》的第六章，对维特比算法有着非常精辟的讲解。把其中的讲解上传上来，个人感觉比较正统。 今天用Java实现了这个算法，也可以转换为C代码： 测试文件： 输出结果为1,0,0，就是sunny,rainy,rainy。对比了一下，结果没问题，逻辑也没问题。 阅读全文
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苏伟峰 李绍滋 厦门大学计算机科学系 厦门 361005 摘 要 本文提出一个电子文档的自动分类的模型：基于《知网》之上，经过对文档的关键词的抽取和排岐， 进而得到关键词的概念，再对关键词的概念进行综合而得到该文本的所属的类别，实验证明该模型有较好的效果。 关键词 文本分类 概念 《知网》 全信息 阅读全文
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基于《知网》的词汇语义相似度计算[1] 刘群†‡李素建† {liuqun,lisujian}@ict.ac.cn † 中国科学院计算技术研究所 ‡ 北京大学计算语言学研究所 摘要： 《知网》是一部比较详尽的语义知识词典。在基于实例的机器翻译中，词语相似度计算是一个重要的环节。不过，由于《知网》中对于 阅读全文