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什么是TextCNN Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN，该模型将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，是卷积神经网络应用到文本分析的开创性工作之⼀。 T 阅读全文
posted @ 2021-01-23 12:55
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什么是FastText FastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，它提出了子词嵌入的方法，试图在词嵌入向量中引入构词信息。一般情况下，使用fastText进行文本分类的同时也会产生词的embedding，即embedding是fastText分类的产物。 Fa 阅读全文
posted @ 2021-01-22 16:20
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什么是GloVe GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一个基于全局词频统计（count-based & overall statistics）的词表征（word representation）工具，它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量，这 阅读全文
posted @ 2021-01-22 13:36
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词嵌入要解决什么问题 在自然语言系统中，词被看作最为基本的单元，如何将词进行向量化表示是一个很基本的问题，词嵌入（word embedding）就是把词映射为低维实数域向量的技术。 下面先介绍几种词的离散表示技术，然后总结其缺点，最后介绍词的分布式表示及其代表技术（word2vec）。 词的离散表示 阅读全文
posted @ 2021-01-21 16:15
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LSTM简介 LSTM是RNN的一种变体，引入了门控单元，旨在减缓RNN中的梯度消失现象，使得模型能够建模长距离的依赖关系。LSTM的结构图如下： 对比原始的RNN，LSTM中存在两种在不同时刻间传递的状态，分别为单元状态$c_t$以及隐藏状态$h_t$，其中$c_t$被用于保存长期记忆。 LSTM 阅读全文
posted @ 2021-01-20 13:03
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什么是RNN RNN（循环神经网络）是一种用于处理时序数据的特殊结构的神经网络。所谓时序数据，是指句子、语音、股票这类具有时间顺序或者是逻辑顺序的序列数据。 RNN的折叠图和展开图为： RNN的参数为U、W和V三个矩阵，其中U为输出到隐藏层的参数矩阵，W为上一个时刻到当前时刻的参数矩阵，V为隐藏层到 阅读全文
posted @ 2021-01-18 21:48
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什么是神经网络 逻辑回归、感知机均只包含一个输入层以及一个输出层，只能处理线性可分问题。如果在输入层与输出层之间加入一层到多层的隐藏层，就会得到神经网络结构。 神经网络一般由输入层、隐藏层、输出层构成，下图展示了其一般结构： 隐藏层之所称之为隐藏层，是因为在训练集中，这些中间结点的准确值我们是不知道 阅读全文
posted @ 2021-01-12 21:36
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为什么使用LSTM+CRF进行序列标注 直接使用LSTM进行序列标注时只考虑了输入序列的信息，即单词信息，没有考虑输出信息，即标签信息，这样无法对标签信息进行建模，所以在LSTM的基础上引入一个标签转移矩阵对标签间的转移关系进行建模。这一点和传统CRF很像，CRF中存在两类特征函数，一类是针对观测序 阅读全文
posted @ 2021-01-09 00:23
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什么是XGBoost XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进。XGBoost本质上还是一个GBDT，但是力争把速度和效率发挥到极致，所以叫X (Extreme) GBoosted。 先来举个例子，我们要预测一家人对电子游戏的喜好程 阅读全文
posted @ 2021-01-09 00:17
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什么是随机森林 自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping，或自助抽样法、拔靴法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。 Bagging思想 Bagging(bootstrap aggregating) 阅读全文
posted @ 2021-01-09 00:10
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