编程浪子-Yiutto

摘要： 简介 过去几年，深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。 虽然结果好，我们也必须思考……它们为什么这么好使？ 在这篇文章里，我综述一下在自然语言处理（NLP）上应用深度神经网络得到的一些效果极其显著的成果。我希望能提供一个能解释为 阅读全文

摘要： 前言在这个物欲横流的社会中，任何物品都是明码实价的，甚至许多虚拟的物品（爱情、亲情）都可能用金钱来衡量。对于计算器科学而言，我们也希望能对信息做一个量化的衡量。比如，这篇博客包含多少信息量。可能有的人会说这个问题很简单啊，我们可以通过字数来衡量，但是仔细想想，这是占不住脚的。例如，提到“苹果”，很多... 阅读全文

摘要： 【我们是这样理解语言的-上】神经网络语言模型http://www.cnblogs.com/Yiutto/articles/5082472.html 阅读全文

摘要： 【我们是这样理解语言的-下】神经网络语言模型http://www.cnblogs.com/Yiutto/articles/5082704.html 阅读全文

摘要： N-Gram模型时大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型，对中文而言，我们称之为汉语语言模型（CLM, Chinese Language Model）。汉语语言模型利用上下文中相邻词间的搭配信息，在需要把连续无空格的拼音、笔画，或代表字母或笔画的数字，转换成汉字串（即句子）时，可以计算出最大概率的句... 阅读全文

摘要： 0. 词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。 NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小，其中绝大多数元素为 0，只... 阅读全文

摘要： 今天小S 决定咬着牙写写 NIPS 2015 的论文总结。NIPS 文章理论较多，耗时耗力，如果有总结不周的地方，大家多多包涵，多多指正。因为 NIPS 文章也很多，我将会按照官方的 topic 分类。今天先分享 Deep Learning Symposium 中一些 references。依然很多... 阅读全文

摘要： Feature extraction和feature selection 都同属于Dimension reduction。要想搞清楚问题当中二者的区别，就首先得知道Dimension reduction是包含了feature selection这种内在联系，再在这种框架下去理解各种算法和方法之间的区... 阅读全文

摘要： Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器学习 & 数据挖掘兵器谱2015-01-3152nlpNLPJob曾经因为NLTK的缘故开始学习Python，之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是C/C++，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。离开腾讯创业后... 阅读全文

摘要： 2015年EMNLP自然语言处理实证方法会议（Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Processing）于2015年9月17-22日在葡萄牙里斯本市召开。EMNLP是自然语言处理领域的顶级会议，由ACL学会下属特殊兴趣小组SIGDAT... 阅读全文