小哪吒呀

摘要： 兜兜转转，还是要研究文本理解。 自然语言理解（NLU) NLU 是要理解给定文本的含义。本内每个单词的特性与结构需要被理解。在理解结构上，NLU 要理解自然语言中的以下几个歧义性： 词法歧义性：单词有多重含义 句法歧义性：语句有多重解析树 语义歧义性：句子有多重含义 回指歧义性（Anaphoric 阅读全文

摘要： https://cloud.tencent.com/developer/article/1134863 大数据文摘： 目前在自然语言理解领域的研究存在哪些难点？ 聂再清： 自然语言理解或者语意理解，到目前为止我觉得还是人工智能里面最需要突破的、最难的一个方向。 首先因为自然语言有所谓“多样性”，同一 阅读全文

摘要： 读这篇论文主要是要了解一下目前文本理解的研究现状， 带着一个疑问： 文本理解和机器阅读理解的关系，这两者到底是一个东西还是不同的东西？文本理解包含机器阅读理解，还是二者就是同一个方向的不同叫法。 不敢问老师，所以先自己找答案吧！ 1. 神经网络机器阅读理解(MRC)发展的前提是数据集的提出，数据集推 阅读全文

摘要： Baseline，搭baseline时做文献调研； Proposal,论文有想法时先别急着实验，先写一个proposal，对问题有一个清晰的定义，以及后续工作有哪些。 第一章写动机，目前存在的问题，将问题表达清楚； 第二章，针对问题告诉别人用什么方法，以及为什么要用这种方法，也可以不止一种方法； 第 阅读全文

摘要： 这一周也没学啥 Pytorch安装配置，还有简单的学习； 不学习基础知识是学不明白的； 所以还是得把《Python深度学习》这本书学着，边看边学Pytorch代码。 接下来几天就是把师兄给的两篇论文仔仔细细的看完，还有那两本书。 周四开始做PPT吧！ 阅读全文

摘要： 今天就安装anaconda和pytorch了....... 阅读全文

摘要： 一、什么是深度学习 1、机器学习系统是训练出来的，而非明确地用程序写出来的； 2、机器学习需要的三个要素：输入数据点、预期输出的示例、衡量算法效果好坏的方法； 衡量结果是一种反馈信号，用于调节算法的工作方式，这个调节步骤即所说的“学习”；机器学习中的学习指的是：寻找更好数据表示的自动搜索过程； 3、 阅读全文

摘要： 句法分析 1、句法是研究句子的每个组成部分和它们之间的组合方式； 常用的句法分析形式为：短语结构分析（phrase structure parsing）和依存分析（dependency parsing）； 单词：终结符；词性（动名词等）：预终结符；其他句法标记：非终结符； 短语结构树可以转换为依存树 阅读全文

摘要： 1、建模 语言模型的目的是描述文字序列出现的规律，这个对问题建模的过程被称作是语言建模； n-gram只和它前面的n-1个词相关，根据这n-1生成第n个词； n-gram在分词、文本生成、信息检索、摘要等NLP任务中都有着举足轻重的地位，包括与训练模型本质上也是统计语言模型； 强调：统计语言模型为解 阅读全文

摘要： 中文分词 1、分词：将输入的自然语言字符串切割为单元序列（token序列），每个单元都对应可以处理的最小单位； 分词得到单元序列的过程称作词法分析； 2、基于词典的分词方法： 缺点：过于生硬，当出现歧义时，较难解决； 因此，基于词典的分词方法基于规则，在遇歧义时，需要人工定义消除歧义的规则； 3、基 阅读全文