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posted @ 2017-03-28 00:02
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摘要：
Bag-of-Words (BoW) 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法或者词序的部分。BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功，在计算机视觉领域(Computer Vision)也开始崭露头 阅读全文
posted @ 2017-03-27 23:56
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posted @ 2017-03-27 23:29
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摘要：
其实就是计算概率的时候，对于分子+1，避免出现概率为0。这样乘起来的时候，不至于因为某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出现，该词语调概率为0，使用连乘计算文本出现概率时也为0。这是不合理的，不能因为一个事件没有观 阅读全文
posted @ 2017-03-27 22:33
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posted @ 2017-03-27 18:19
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posted @ 2017-03-27 17:59
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posted @ 2017-03-27 16:05
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posted @ 2017-03-27 15:12
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摘要：
https://www.zhihu.com/question/32275069 word embedding的意思是：给出一个文档，文档就是一个单词序列比如 “A B A C B F G”, 希望对文档中每个不同的单词都得到一个对应的向量(往往是低维向量)表示。比如，对于这样的“A B A C B 阅读全文
posted @ 2017-03-27 14:12
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posted @ 2017-03-27 00:14
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