NLP：自然语言处理技术近十年发展技术更迭的简介、案例之详细攻略(持续更新)

本文将深入浅出地介绍自然语言处理的基本概念、发展历程及未来趋势，并提供丰富的学习资料。 ... [详细]

目录一、2020数学建模美赛C题简介需求评价内容提供数据二、解题思路三、LDA简介四、代码实现1.数据预处理1.1剔除无用信息1.1.1剔除掉不需要的列1.1.2找出无效评论并剔除 ... [详细]

本文深入探讨了深度学习泛化理论的关键问题，通过分析现有研究和实践经验，揭示了泛化性能背后的核心机制。文章详细解析了泛化能力的影响因素，并提出了改进模型泛化性能的有效策略。此外，还展望了这些理论在实际应用中的广阔前景，为未来的研究和开发提供了宝贵的参考。 ... [详细]

步入人工智能新时代，掌握这些关键知识点至关重要。AI技术将成为人类的重要辅助工具，不仅能够扩展和增强人类的智能，还能帮助我们实现更加卓越的成就。新一代人工智能技术的发展将为各行各业带来深远的影响，推动社会进步与创新。 ... [详细]

本文详细解析了2019年斯坦福大学CS224n课程中关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用，重点探讨了Word2Vec和GloVe两种词嵌入模型的原理与实现方法。通过具体案例分析，深入阐述了这两种模型在提升NLP任务性能方面的优势与应用场景。 ... [详细]

本文通过复旦大学自然语言处理课程中的一个具体案例，详细解析了中文词汇分割技术的实现方法。该案例利用Java编程语言，结合词典和算法模型，展示了如何高效地进行中文文本的词汇分割，为相关研究和应用提供了宝贵的参考。 ... [详细]

欢迎关注我们微信公众号，可以加入我们QQ人工智能行业交流群626784247.01在当前飞速发展的创新步伐中，科技似乎正在积极地解决人类最紧迫的难 ... [详细]

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篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了中文分词技术小结几大分词引擎的介绍与比较相关的知识，希望对你有一定的参考价值。笔者想说：觉得英文与中文分词有很大的区别， ... [详细]

1jiebajieba.cut方法接受三个输入参数:需要分词的字符串；cut_all参数用来控制是否采用全模式；HMM参数用来控制是否使用HMM模型ji ... [详细]

上期使用LSTM做短文本分类效果不如CNN，或许有朋友会问什么场景下LSTM能体现出序列性的优势，本期使用双向LSTM-CNNs-CRF实现SequenceLabeling。CRF ... [详细]

  作为一种编程语言，Python比C＃，Java，C和C++更具吸引力。它被称为“胶水语言”，它也被喜欢它的程序员誉为“美丽”的编程语言。从云计算，客户端到物联网终端，Pytho ... [详细]

本文节选自《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》一书的第1章第1.2节，作者Nitin Hardeniya。本文将带领读者快速了解Python的基础知识，为后续的机器学习应用打下坚实的基础。 ... [详细]

批标准化批标准化（batchnormalization,BN）是为了克服神经网络层数加深导致难以训练而诞生的。深度神经网络随着深度加深，收 ... [详细]

前言：在利用机器学习方法进行数据分析时经常要了解变量的相关性，有时还需要对变量进行回归分析。本文首先对人工智能机器学习深度学习、相关分析因果分析回归分析 ... [详细]