栈空间和堆空间 - NLP新手

一个由C/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分:1、栈区(stack):又编译器自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等,其操作方式类似于数据结构的栈。2、堆区(heap):一般是由程序员 »

kevinGaoblog

NLP与深度学习(六)BERT模型的使用

1. 预训练的BERT模型 从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作,所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型。结合迁移学习,实现所要完成的NLP任务。谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型,可以在谷歌官方的github repo中下载[1]。 以下是官方 ... »

NLP国内研究方向机构导师

基础研究 词法与句法分析:李正华、陈文亮、张民(苏州大学) 语义分析:周国栋、李军辉(苏州大学) 篇章分析:王厚峰、李素建(北京大学) 语言认知模型:王少楠,宗成庆(中科院自动化研究所) 语言表示与深 »

timssd

【NLP】初探自然语言处理

自然语言处理,英文Natural Language Processing,简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大,很难通过简短的几句定义就能明白它是什么。不妨把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来 »

cxy2020

Python 自然语言处理(NLP)工具库汇总

转至:https://www.sohu.com/a/195343820_163476 最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类,计算评论的信息熵(entropy)、互信息(point m »

harp-yestar

NLP实现文本分词+在线词云实现工具

实现文本分词+在线词云实现工具 词云是NLP中比较简单而且效果较好的一种表达方式,说到可视化,R语言当仍不让,可见R语言︱文本挖掘——词云wordcloud2包 当然用代码写词云还是比较费劲的,网上也 »

csj007523

NLP与深度学习(五)BERT预训练模型

1. BERT简介 Transformer架构的出现,是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型,其中一个非常重要的模型就是BERT。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名称所示,BERT仅使 ... »

[NLP]LDA主题模型的python实现

在做主题聚类时,主要经过以下几个步骤: 1、数据清洗:因为我是基于新浪微博来做主题的,所以需要先清洗掉数据中的各种表情符号(emoji等),以及多余的符号,清洗后再去重,会发现数据量少很多。 2、分词 »

mj-selina

NLP学习笔记05---文本的分布式表达

1.One-hot表示方法的缺点 向量的大小与词典的长度相等 主要缺点:<1>不能表示语义相似度 <2>向量很稀疏 2.分布式表示(Distributed Representa »

luckyplj

【NLP-01】词嵌入的发展过程(Word Embedding)

目录 什么是词嵌入(Word Embedding) 离散表示 分布式表示 神经网络 一、什么是词嵌入(Word Embedding) 词是自然语言表义的基本单元。我们之所以认识词语,是因为我们大脑中建 »

yifanrensheng

【NLP】3000篇搜狐新闻语料数据预处理器的python实现

关于自然语言处理模型训练亦或是数据挖掘、文本处理等等,均离不开数据清洗,数据预处理的工作。这里的数据不仅仅指狭义上的文本数据,当然也包括视频数据、语音数据、图片数据、监控的流数据等等。其中数据预处理也 »

baiboy