一个软硬通吃的菜鸟产品经理 一个为梦想读五年大学的执着创客
发简信
IP属地：四川
-
-
目录
github链接:https://github.com/lianjizhe[https://github.com/lianjizhe] 一. 命名实体识别系列 中文命名实体识...
-
对当下耐心，对未来信心
-
比较全的NLP参考资源
NLP 自然语言处理（Natural Language Processing）是深度学习的主要应用领域之一。 教程 http://cs224d.stanford.edu/ C...
-
一位机器学习爱好者❤️，一名NLP领域的菜鸟🐦，一个为AI而奋斗的程序猿👨💻<br><br>机器学习QQ交流群：613944735<br>微信公众号：AI极客<br>后续更新优先发布到个人公众号<br>
-
学习交流NLP基础理论、关键技术，分享应用研究成果。包括但不限于语料库；词法分析、 句法分析、语义分析、文本生成、语音识别；文本分类和聚类、信息检索和过滤、信息抽取；机器翻译等专题。
-
NLP入门（1）：NLP学习资料锦集前言 从事医学文本处理近一年，在不断摸索中前行，暂未系统地学习自然语言处理（NLP）。为了能够系统地学习NLP，特地收集了各种相关学习资料，同时与大家分享。 独乐乐不如众乐乐...
-
Word2Vec的CBOW与Skip-Gram模型word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。 1 词向量基础 用词...
-
CS224N学习笔记（二）—— Word2Vec一、如何表示一个词语的意思 在计算机中如何表示一个词的意思 过去几个世纪里一直用的是分类词典。计算语言学中常见的方式是WordNet那样的词库。比如NLTK中可以通过Word...
-
探秘Word2Vec(五)-Skip-gram模型之前说了那么多，现在我们正式开始接触word2vec中涉及到的两个模型，CBOW模型(Continuous Bag-Of-Words Model)和Skip-gram模型(C...
-
探秘Word2Vec(四)-CBOW模型
之前说了那么多，现在我们正式开始接触word2vec中涉及到的两个模型，CBOW模型(Continuous Bag-Of-Words Model)和Skip-gram模型(C...
-
探秘Word2Vec(三)-词向量的理解
在NLP任务中，我们将自然语言交给机器学习算法来处理，但机器无法直接理解人类的语言，因此首先的任务就是将语言数学化，如何对自然语言进行数学化呢？词向量提供了一种很好的形式。这...
-
探秘Word2Vec(二)-背景知识word2vec是用来生成词向量的工具，而词向量与语言模型有着密切的关系，为此，不妨先来了解一些语言模型方面的知识。 1、统计语言模型 统计语言模型（Statistical ...
-
探秘Word2Vec(一)-预备知识2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地...
-
评论较多，简书回复也不太方便，如有问题麻烦关注下面的公众号，加入我的微信群一起讨论。公众号ID：小小挖掘机
-
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow ： Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
-
我是 Alice<br>喜欢人工智能，行动派<br>创造力，思考力，学习力提升修炼进行中<br>欢迎志同道合的小伙伴们和我一起学习<br>微信：XerDudu，备注简书<br>公众号：极客X养成计划<br>转载记得联系作者哦！
-
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第1章 机器学习概览
第1章 机器学习概览 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@SeanCheney 校对：@Lisanaaa @...
