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深度学习自然语言处理
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深度学习浪潮下的自然语言处理,百度NeurIPS 2019展现领域新突破
雷锋网
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5年前
雷锋网 AI 科技评论按:2019 年 12 月8 日-14 日,机器学习领域国际顶级会议 NeurIPS 2019于加拿大温哥华拉开帷幕。此次大会共吸引了全球1万余名专家学者共赴盛会。本年度,自然语言处理领域在深度学习浪潮下取得了显著成就,成为大会重要议题之一。百度举办了自然语言处理专题研讨会,百度技术委员会主席、自
Word2Vec —— 深度学习的一小步,自然语言处理的一大步
雷锋网
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6年前
雷锋网按:本文为雷锋网 (公众号:雷锋网) 字幕组编译的技术博客,原标题 A、Word2Vec — a baby step in Deep Learning but a giant leap towards Natural Language Processing,作者为机器学习工程师 Suvro
实践入门NLP:基于深度学习的自然语言处理
雷锋网
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7年前
【雷锋网(公众号:雷锋网) -AI慕课学院按】1月初,在被誉为“机器阅读理解界ImageNet”的斯坦福SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)文本理解挑战赛上 ,微软亚洲研究院的R-NET模型率先取得了82.650的最高分率,在EM(ExactMatc
自然语言处理终极方向:深度学习用于自然语言处理的5大优势-36大数据
36大数据
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7年前
作者:Jason Brownlee在自然语言处理领域,深度学习的承诺是:给新模型带来更好的性能,这些新模型可能需要更多数据,但不再需要那么多的语言学专业知识。在自然语言处理领域,深度学习的承诺是:给新模型带来更好的性能,这些新模型可能需要更多数据,但不再需要那么多的语言学专业知识。关于深度学习方法有很多炒作和大话,但除
从语言学到深度学习NLP,一文概述自然语言处理-36大数据
36大数据
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7年前
作者: 李亚洲本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念,再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文,希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念,作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成,并解释
如何用深度学习做自然语言处理?这里有份最佳实践清单-36大数据
36大数据
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7年前
作者:Sebastian Ruder简介本文是一系列关于如何使用神经网络进行自然语言处理(NLP)的最佳实践汇集,将随着新观点的出现定期进行更新,从而不断提升我们对用于 NLP 的深度学习的理解。NLP 社区中有这样一句说法:带有注意力的 LSTM 能在所有任务上实现当前最佳的表现。尽管在过去的两年这确实是真的,NLP
中科院自动化所研究员宗成庆:浅谈深度学习方法与自然语言处理
亿欧网
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7年前
由枣庄市人民政府主办的第四届山东省互联网大会在枣庄市会展中心开幕,亿欧承办了 人工智能 专场,分享嘉宾包括中科院-自动化所研究员-宗成庆教授、亿欧-联合创始人-王彬、百度- 云计算 事业部总监-闫东、中科汇联-董事长-游世学、翼菲自动化-研发总监-孙同亮、好买衣-联合创始人-谭
用深度学习获取文本语义:词向量应用于自然语言处理
搜狐科技
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8年前
1 新智元推荐 来源:OReillyData 授权转载作者:Lior Shkiller 新智元启动新一轮大招聘:COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放。 简历投递:jobs@aiera.c
【干货】自然语言处理深度学习活跃研究领域概览 (43PPT下载)
搜狐科技
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8年前
1 新智元编译 作者:Sam Bowman 编译:弗格森 新智元启动新一轮大招聘:COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放。 简历投递:jobs@aiera.com.c
斯坦福大学课程翻译丨深度学习与自然语言处理
数据观
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8年前
◆ ◆ ◆课堂笔记:第一部分春季2016关键词: 自然语言处理(NLP).词向量(Word Vectors).奇异值分解(Singular Value Decomposition). Skip-gram. 词组的持续爆(CBOW),负采样样本(Negative Sampling) 这是本课程的第一节,我们
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