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在商业领域有很多文本分类的应用，比如新闻故事通常由主题来分类；内容或产品常常被打上标签；基于如何在线谈论产品或品牌，用户被分成支持者等等。
n-gram[1] 是文本文档中 n 个连续项目的集合，其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。 N-gram 模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用，例如情感分析、文本分类和文本生成。 N-gram 建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的众多技术之一。 n-gram 的替代方法是词嵌入技术，例如 word2vec。N-grams 广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。
编辑文章 在上边我们知道其实当今的自然语言处理的主流趋势是统计自然语言处理,而统计自然语言处理的基本目的就是结合语料库中的一些数据对于某些未知的数据进行处理,从而根据这些数据分布得到一些推论,大家想一
在上边我们知道其实当今的自然语言处理的主流趋势是统计自然语言处理,而统计自然语言处理的基本目的就是结合语料库中的一些数据对于某些未知的数据进行处理,从而根据这些数据分布得到一些推论,大家想一想,我们在
对于文本分类问题，常见的方法无非就是抽取文本的特征，比如使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的特征向量，然后在基于抽取的特征训练一个分类器。 然而研究证明，TextCnn在文本分类问题上有着更加卓越的表现。从直观上理解，TextCNN通过一维卷积来获取句子中n-gram的特征表示。TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强，在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好，应用广泛，且速度快，一般是首选；对长文本领域，TextCNN主要靠filter窗口抽取特征，在长距离建模方面能力受限，且对语序不敏感。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
分析（analysis）是在文档被发送并加入倒排索引之前，ES在其主体上进行的操作。在文档被加入索引之前，ES让每个被分析字段经过一系列的处理步骤。
依存句法分析，法国语言学家L.Tesniere1959年提出。句法，句子规则，句子成分组织规则。依存句法，成分间依赖关系。依赖，没有A，B存在错误。语义，句子含义。
Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写，新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘著名开源软件。功能有数据处理、特征选择、分类、回归、可视化等，支持多种数据文件格式，如arff、xrff、csv等，主流的数据格式是csv和arff。
下面的代码给出了将mat格式数据集转换为arff与txt格式的matlab代码。 注意，每个.mat文件中只有一个数据集，其中共有m+1列，最后一列是label。 转为arff: mat2arff.m代码 MATLAB % % This function is used to convert the input data to '.arff' % file format,which is compatible to weka file format ... % % Parameters: % input_
本文主要介绍n-gram语言模型，如果想要了解语言模型的相关知识可以看《带你理解语言模型》。
ES提供的批量（bulk）API，可以用来一次索引多篇文档，从而大幅加快索引速度。如图1所示，可以使用http完成这个操作，并且将获得包含全部索引请求结果的答复。
我经常被 NLP 领域的入门者问到的一个问题就是，当系统输出文本而不是对输入文本的一些分类时，该如何去评价这些系统。在模型中输入文本然后模型输出其它文本的这类问题，就是我们都知道的序列到序列（sequence to sequence）或者字符串转导（string transduction）问题。
语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 的词的序列 ，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： 本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是 元语法（ -gr
实际需求：搜索1602，相关数据：160213.O、160218.OF都能召回，且仅高亮搜索字段1602。
各位小伙伴们大家好,数据平滑这个地方我想使用宗成庆老师的书中的一个例子进行开始,从而引出这一篇文章的主题,我们为什么要需要数据平滑以及常用的数据平滑的模型,话不多说,开始行动:
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 统计语言模型中，N元语法模型不可避免的一个问题，就是数据稀疏，其原因是大规模语料统计与有限语料的矛盾。根据Zipf法则，我们能够推测知零概率问题不可避免。数据稀疏问题的解决办法就是进行平滑处理。平滑处理的算法有很多，例如：加1法、加法平滑方法、Good-Turing估计法、Katz平滑方法、Jelinek-Mercer平滑方法、Witten-Bell平滑方法等，其中Good-Turin
各位小伙伴们大家好,数据平滑这个地方我想使用宗成庆老师的书中的一个例子进行开始,从而引出这一篇文章的主题,我们为什么要需要数据平滑以及常用的数据平滑的模型,话不多说,开始行动: 请看这个例子: 假设语
各位小伙伴们大家好,在接下来的文章中我们将讲述一下什么是语言模型,以及语言模型上的应用,在完善之后我们将会简单的讲解一下语言模型的性能评估,这三点将是这一篇文章的主要内容.
决策树的可视化,我以为之前介绍的方法已经够惊艳了（决策树可视化，被惊艳到了！），没想到最近又发现了一个更惊艳的，而且更逼真，话不多说，先看效果图↓
各位小伙伴们大家好,在接下来的文章中我们将讲述一下什么是语言模型,以及语言模型上的应用,在完善之后我们将会简单的讲解一下语言模型的性能评估,这三点将是这一篇文章的主要内容. 在阅读这篇文章之前,我希
[ 导读 ]本文是系列文章中的一篇，作者对滑铁卢地区的Freedom of Information Requests数据集进行探索分析，展示了在实践中拿到一批数据时（尤其像本文中的情况，数据很稀缺时），该如何一步步进行分析从而得到一些见解。作者的同事也对该数据集使用其他方法进行了分析，建议对NLP感兴趣的读者也一并阅读，将大有裨益。
用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络（recurrent neural network）和一维卷积神经网络（1D convnet） 与其他所有神经网络一样，深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。它有多种实现方法
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
机器学习是个非常吸引人的研究领域，但是您怎么把它真正地应用到您自己的问题上呢？
在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务中，基于深度学习的方法已经取得了最佳的结果。神经网络模型在诸如命名实体识别（Named entity recognition, NER）、词性标注（Part of speech tagging
达观数据搜索引擎 Query自动纠错技术和架构 1 背景 如今，搜索引擎是人们的获取信息最重要的方式之一，在搜索页面小小的输入框中，只需输入几个关键字，就能找到你感兴趣问题的相关网页。搜索巨头Google，甚至已经使Google这个创造出来的单词成为动词，有问题Google一下就可以。在国内，百度也同样成为一个动词。除了通用搜索需求外，很多垂直细分领域的搜索需求也很旺盛，比如电商网站的产品搜索，文学网站的小说搜索等。面对这些需求，达观数据(www.datagrand.com)作为国内提供中文云搜索服务的
Abstract—This article reviews recent progress in the develop- ment of the computing framework Vector Symbolic Architectures(also known as Hyperdimensional Computing). This framework is well suited for implementation in stochastic, nanoscale hard- ware and it naturally expresses the types of cognitive operations required for Artificial Intelligence (AI). We demonstrate in this article that the ring-like algebraic structure of Vector Symbolic Architectures offers simple but powerful operations on high- dimensional vectors that can support all data structures and manipulations relevant in modern computing. In addition, we illustrate the distinguishing feature of Vector Symbolic Archi- tectures, “computing in superposition,” which sets it apart from conventional computing. This latter property opens the door to efficient solutions to the difficult combinatorial search problems inherent in AI applications. Vector Symbolic Architectures are Turing complete, as we show, and we see them acting as a framework for computing with distributed representations in myriad AI settings. This paper serves as a reference for computer architects by illustrating techniques and philosophy of VSAs for distributed computing and relevance to emerging computing hardware, such as neuromorphic computing.
现有分词介绍 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一个信息时代最重要的技术之一，简单来讲，就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中，分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言，由于词之间有空格作为词边际表示，词语一般情况下都能简单且准确的提取出来。而中文日文等文字，除了标点符号之外，字之间紧密相连，没有明显的词边界，因此很难将词提取出来。 分词的意义非常大，在中文中，单字作为最基本的语义单位，虽然也有自己的意义，但表意能力较差，意义较分散，而
NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，它是计算机科学领域中专注于研究如何使计算机理解、生成和处理人类语言的学科。NLP涉及的技术包括但不限于分词、词性标注、句法分析、语义分析、机器翻译、情感分析、信息抽取、文本生成等。通过NLP，计算机可以处理和分析大量的文本数据，帮助人们更好地理解和应用语言信息。
AI 科技评论按：本文是一篇发布于 tryolabs 的文章，作者 Javier Couto 针对 2017 年基于深度学习的自然语言处理研究进行了大盘点。AI 科技评论根据原文进行了编译。 在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务
前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法，但实际在商业应用中，写算法反而比较少，理解数据，把握数据，利用工具才是重要的，前面的基础篇是对算法的理解，这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘。 weka数据集格式arff arff标准数据集简介 weka的数据文件后缀为arff（Attribute-Relation File Format，即属性关系文件格式），arff文件分为注释、关系名、属性名、数据域几大部分，注释用百分号开头%，关系名用@relation申明，属性用@
计算句子概率值的工具就是语言模型，但是随着句子长度的逐渐增大，语言模型会遇到下面两个问题：
这只是开胃小菜，昨天有位即将从电子科技大学毕业的网友联系到我，说arff文件不仅仅只有上面的存储形式，还有以稀疏矩阵的格式存储的。
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类。 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
这是怎么做到的呢？有一个辅助过程（bootstrap，引导程序，通常译作“自举”）：对于一种语言的子集或早期版本，它的编译器是用其它的语言编写的。（我记得最初的 Pascal 编译器是用 FORTRAN 编写的！）然后用编译后的语言编写一个新的编译器，并用辅助的编译器来编译它。一旦新的编译器运行得足够好，辅助的编译器就会被废弃，并且该语言或新编译器的每个新版本，都会受到先前版本的编译器的编译能力的约束。
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类： 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识: 一:语言模型的性能评价: 1:语言模型的评价目标: 语言模型的计算的概率分布能够与真实的理想模型的概率分布可以相接近(这一点其实是比较困难的,但是这是我们一直追求的目标) 2:困难: 无法知道语言模型的理想模型的真实分布 3:常用的几个指标; 交叉熵,困惑度(这又涉及到了关于熵的相关计算,这将和离散数学和图论上学习到的知识应用到实际生产生活中) 4:自然语言统计方法的一般步骤: 1:收集大量的语料(这是基础操作,也是工
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识:
前几天BAT齐聚深圳，机器学习、人工智能成了热门话题。有人问我，机器学习这么逆天，怎么不用来学习学习“自己”（指机器学习本身）呢？ 别急，今天介绍两个研究，都是分析“自己”的： 一个是对招聘网站上数据分析工具出现的数量进行统计分析，得出数据分析软件的热门排名； 一个是对54000篇关于机器学习的论文的摘要进行文本分析，得出机器学习领域中排名前10 的研究主题 1. Python的热度已经远超R和SAS 《R for SAS and SPSS Users》的作者Bob Muenchun，近日在他的个人
选自arXiv 作者：Patrick Glauner等 机器之心编译 参与：韩小西、李泽南 机器学习的发展日新月异，目前最热门的研究方向是什么？近日，来自卢森堡大学等地的研究者们对近十年来各大热门期刊和会议上发表的论文进行了定量分析，通过机器学习找出了目前业内排名前十的研究主题。在这份新榜单中，支持向量机、神经网络和数据集排名前三，大幅领先于其他主题。读者可以点击「阅读原文」下载此论文。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10121 机器学习研究中常探索哪些话题？这个问题曾于
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
深度学习是机器学习领域的一个分支，也可以说是该领域近些年来的最大突破之一。
单个标记称为 unigram。Unigram 标记器是一种只需要一个单词来推断单词的词性标记器类型。它有一个单词的上下文。NLTK库为我们提供了UnigramTagger，并从NgramTagger继承而来。
此时，我们希望你能预测一下，当x是1万时，y的值。如果你具备初中以上的数学知识，聪明的你可能已经能给出答案了。是的，结果是2万。
由于某些原因，回归和分类问题总会引起机器学习领域的大部分关注。多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中，我将给你一个直观的解释，说明什么是多标签分类，以及如何解决这个问题。
机器执行的每一个步都依赖于我们的指令。它们需要指导去哪里做什么，就像一个不了解周围环境而无法自己做决定的孩子。因此，开发人员会需要为机器编写指令。然而当我们谈论机器学习时，我们谈论的是让机器在没有任何外部指令的情况下学会自己做出决定。这个机器有一个成熟的头脑，可以依据实际情况选择最佳的行动方针。
目前无论在CV领域还是NLP领域，预训练都是一个很普遍和普适的方法。我们都知道深度学习的模型越庞大，模型参数越多，为了避免过拟合就需要相应大规模的数据集，但对于很多任务而言，样本标注的成本昂贵。相反，大规模无标签数据库相对容易建立，为了充分利用这些无标记数据，我们可以先使用它们在其他一些任务上学习一个好的特征表示，再用于训练目标任务。
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