>>以下内容参考wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall 精确度 precision  = (true positive)/(selected elements) = tp/(tp+fp) ,表示预测为正例的样本中,真正的正例所占的比例. 召回率 recall = (true positive)/(relevant elements) = tp/(tp+fn) ,表示被预测出的真正的正例,占真正的正例的比例. 注

从旧的ADT迁移的新的ADT时, android 程序中res/values-v14/styles.xml报错: error: Error retrieving parent for item: No resource found that matches the given name :Theme.AppCompat.Light.DarkActionBar 解决办法:修改项目下的project-properties文件, 把下面这一行加入,指向新导入的support库(需要先导入这个库) an

GAN 自从被提出以来,就广受大家的关注,尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响,但是这么好的理论是否可以成功地被应用到自然语言处理(NLP)任务呢? Ian Goodfellow 博士 一年前,网友在 reddit 上提问道,生成式对抗网络 GAN 是否可以应用到自然语言处理上.GAN 理论的提出者,OpenAI 的科学家,深度学习理论奠基人之一 Yoshua Bengio 的得意门生 Ian Goodfellow 博士回答了这个问题: GANs 目前并没有应用到自然语言处理(NLP)中,因为

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花

目录 一.例子:句子分类 二.模型架构 模型的输入 模型的输出 三.与卷积网络并行 四.嵌入表示的新时代 回顾一下词嵌入 ELMo: 语境的重要性 五.ULM-FiT:搞懂NLP中的迁移学习 六.Transformer:超越LSTM 七.OpenAI Transformer:为语言建模预训练一个Transformer解码器 八.在下游任务中使用迁移学习 九.BERT:从解码器到编码器 MLM语言模型 两个句子的任务 解决特定任务的模型 用于特征提取的BERT 十.把BERT牵出来遛一遛 本文翻译

转自:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型.图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构.一般而言,输入的字或者词用Word Embedding的方式表达,这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构,假设输入X包含m个字符,而每个字符的Word Embedding的长度为d,那么输入就是m*d的二维向量. 图1 自然语言处理中CNN模型

http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/50725480 /* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 序列标注问题应该说是自然语言处理中最常见的问题,而且很可能是最而没有之一.在深度学习没有广泛渗透到各个应用领域之前,传统的最常用的解决序列标注问题的方案是最大熵.CRF等模型,尤其是CRF,基本是最主流的方法.随着深度学习的不断探索和发展,很可能RNN模型会取代CRF的传统霸主地位,会成

1. AutoEncoder介绍 2. Applications of AutoEncoder in NLP 3. Recursive Autoencoder(递归自动编码器) 4. Stacked AutoEncoder(堆栈自动编码器) 1. 前言 深度学习是机器学习的一个分支,它设计大量的学习函数和概念模型.大多数机器学习需要大量的人工筛选的特征作为输入,通常特征筛选需要对数据的意义有深入的了解.并且一个能很好的适用于一组数据的特征可能并不使用于其他数据集.深度学习算法在不同层次上对数据进

原文链接: https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 attention 总结 参考:注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 Attention函数的本质可以被描述为一个查询(query)到一系列(键key-值value)对的映射,如下图. 在计算attention时主要分为三步: 第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重,常用的相似度函数有点积,拼接,感知机等: 第二步

在NLP中深度学习模型何时需要树形结构? 前段时间阅读了Jiwei Li等人[1]在EMNLP2015上发表的论文<When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?>,该文主要对比了基于树形结构的递归神经网络(Recursive neural network)和基于序列结构的循环神经网络(Recurrent neural network),在4类NLP任务上进行实验,来讨论深度学习模型何时需要树形结

此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解,他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目. · 翻译不周到的地方请大家见谅. 阅读完本文大概需要7分钟左右的时间,如果您有收获,请点赞关注 :) 一.理解NLP中的卷积神经网络(CNN) 现在当我们听到神经网络(CNN)的时候,一般都会想到它在计算机视觉上的应用,尤其是CNN使图像分类取得了巨大突破,而且从Facebook的图像自动标注到自动驾驶汽车系统,CNN已经成为了核心. 最近,将CNN应用于NLP也

这是一篇还在双盲审的论文,不过看了之后感觉作者真的是很有创新能力,ELECTRA可以看作是开辟了一条新的预训练的道路,模型不但提高了计算效率,加快模型的收敛速度,而且在参数很小也表现的非常好. 论文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS ELECTRA全称为Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replaceme

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/248 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

res目录strings.xml文件中的转义字符:         ------------------>     代表着一个汉字的位置:                        ------------------>      代表着一个英文的位置,且多个  连续使,也只是转换成一个英文位置: …                         ------------------>      代表着一个…的符号: 待续更新.... 莫等闲,白了少年头,空悲切!

本文是对xing_NLP中的用N-gram语言模型做完型填空这样一个NLP项目环境搭建的一个说明,本来想写在README.md中.第一次用github中的wiki,想想尝试一下也不错,然而格式非常的混乱,自己都满意,所以先在博客园记录一下,等github博客搭建成功了再说. 1. 操作系统: 作为programer,linux自然是首先选择,ubuntu,centos等等都可以.我用的是CentOS7.3,之前用Centos6.5各种报错,建议装最新版的linux系统,何为最新版?2016年以后

歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的办法:Improving Word Representations Via Global Context And Multiple Word Prototypes(Huang et al. 2012) 解决思路:对词窗口进行聚类,并对每个单词词保留聚类标签,例如bank1, bank2等 来源于笔者

深度学习中的核心主题是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN) 卷积神经网络 CNN用于图像处理 卷积: 原始图像 5×5 滤波器 3×3 滤波器以步长大于小于1,到处平移,并与原始图像里的3×3做乘积运算,得到卷积特征/激活映射(activation map). 卷积的优势: 1.全连接层代替固定尺寸,减少了神经元的数量 2.滤波器将上一层的像素汇总到下一层 3.反向传播过程中,只需根据反向传播误差更新滤波器权重,就可使效率提高 池化 将激活表示的维数减少 例如,将4×4的矩阵分解成4个

相关方法合集见:https://github.com/quincyliang/nlp-data-augmentation 较为简单的数据增强的方法见论文:https://arxiv.org/pdf/1901.11196.pdf 论文中所使用的方法如下: 1. 同义词替换(SR: Synonyms Replace):不考虑stopwords,在句子中随机抽取n个词,然后从同义词词典中随机抽取同义词,并进行替换.(同义词其词向量可能也更加接近,在使用词向量的模型中不一定有用) 2. 随机插入(RI:

bert之类的预训练模型在NLP各项任务上取得的效果是显著的,但是因为bert的模型参数多,推断速度慢等原因,导致bert在工业界上的应用很难普及,针对预训练模型做模型压缩是促进其在工业界应用的关键,今天介绍三篇小型化bert模型——DistillBert, ALBERT, TINYBERT. 一,DistillBert 论文:DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter  GitHub

随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩,预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展,本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型,这一期先介绍几个国内开源的预训练模型. 一,ERNIE(清华大学&华为诺亚) 论文:ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities GitHub:https://github.com/thunlp/ERNIE 清华大学和华为诺亚方舟实验室联合提出的引入

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.下面为转载的原文:   在深度学习出现之前,文字所包含的意思是通过人为设计的符号和结构传达给计算机的.本文讨论了深度学习如何用向量来表示语义,如何更灵活地表示向量,如何用向量编码的语义去完成翻译,以及有待改进的地方