存档 | 深度学习在自然语言处理中的应用

词嵌入是一种词语表示方法，它允许意义相似的词语具有相似的表示。它们是文本的一种分布式表示，也许是深度学习方法在处理具有挑战性的自然语言处理问题时取得令人印象深刻的性能的关键突破之一。在本文中，您将发现 [...]

词袋模型是一种在机器学习算法建模文本时表示文本数据的方法。词袋模型简单易懂且易于实现，在语言建模和文档分类等问题上取得了巨大成功。在本教程中，您将发现用于自然语言特征提取的词袋模型 [...]

词嵌入是自然语言处理中表示文本的一种现代方法。word2vec 和 GloVe 等词嵌入算法是神经网络模型在机器翻译等自然语言处理问题上取得最先进成果的关键。在本教程中，您将学习如何训练和加载自然语言的词嵌入模型 [...]

词嵌入提供了词语及其相对含义的密集表示。它们是对词袋模型表示等简单表示中使用的稀疏表示的改进。词嵌入可以从文本数据中学习，并在项目之间重复使用。它们也可以作为将神经网络拟合到文本数据的一部分来学习。在 [...]

您不能将原始文本直接输入深度学习模型。文本数据必须编码为数字，才能用作机器学习和深度学习模型的输入或输出。Keras 深度学习库提供了一些基本工具来帮助您准备文本数据。在本教程中，您将学习如何 [...]

在开始使用文本数据进行预测建模之前，需要对文本数据进行特殊准备。必须解析文本以删除单词，这称为分词。然后需要将单词编码为整数或浮点值，以用作机器学习算法的输入，这称为特征提取（或向量化）。scikit-learn 库提供了 [...]

当您开始进行自然语言处理深度学习任务时，需要数据集来练习。最好使用可以快速下载且模型拟合时间不长的小型数据集。此外，使用标准化的、被广泛理解和使用的数据集也很有帮助 [...]

自然语言处理深度学习的承诺在于，模型通过需要更多数据但需要较少语言专业知识来训练和操作，从而获得更好的性能。关于深度学习方法有很多炒作和宏大的声明，但除了炒作之外，深度学习方法在 [...]

自然语言处理，简称 NLP，被广泛定义为通过软件自动处理自然语言，例如语音和文本。自然语言处理的研究已经存在了 50 多年，并随着计算机的兴起而从语言学领域发展而来。在本帖中，您将 [...]

自然语言处理领域正从统计方法转向神经网络方法。自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。尽管如此，深度学习方法在一些特定的语言问题上正取得最先进的成果。最重要的是深度学习模型在基准问题上的性能 [...]