暂无搜索历史
接着上一篇[推荐之矩阵分解],继续说Embedding在推荐领域的应用方法,矩阵分解为描述User/Item提供了一种向量化表达的方案,而本篇将探究如何从wor...
最近在整理Embedding技术在推荐系统中的应用,总结了获取各类item2vec的方法,推荐系统中的矩阵分解作为解决item2vec问题初期技术方法之一,虽已...
前面介绍NLP领域词向量技术的时候提到了目前最炙手可热的语言模型BERT,而BERT之所以能取得这样的瞩目成就,离不开其采用的超强特征提取器Transforme...
其实,本文到这里,"核心内容"就已经讲完啦...当然如果你还不困的话,可以继续往下看,应该会有助于睡眠的
若你是做NLP的,一定对词向量很亲切,若你是做推荐的,对词向量也一定不会陌生,以词向量为代表的序列向量化方法已经成为机器学习中必不可少的实战利器。
如果系统没有安装 gcc 则会提示 command not found。这时要先安装 gcc。
人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本,老师分享的是达观数据所专注的文本智能处理领域。文本智能处理,亦即自然语言处理,试图让机器来理解人类的语言,而语...
本篇是一个基础机器学习入门篇文章,帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。 日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包,例如sklearn、Te...
最近的工作中经常使用Python编写一些基本解决一些NLP的小问题,在自己的工作日记里面也记录了不少的python编程中常用的小"Trick",看到最近大...
自己也写过一篇关于NLP研究领域的个人粗浅的理解与入门学习建议----吾爱NLP(3)—我对NLP的理解与学习建议,今日偶然发现了微软亚研大佬的这篇文章,不仅介...
今天新来的实习生需要对部分分类文本进行多标签的检测,即根据已构建好的一、二级标签Excel文档,对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测。 此情此景...
逻辑回归(LR,Logistic Regression)是传统机器学习中的一种分类模型,由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习(动态扩展)的特点,在工业...
"词和句子的嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统的重要组成部分,它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子,以大幅度提高神经网络处理文本数据的能...
转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
AWK是一个强大的格式化文本处理工具,一般在类Unix操作系统中都是必带的工具(Linux、Mac OS),因此,使用无需安装,非常的方便与便捷。
一个小程序猿,在一场飞行意外中,坠落到Linux猩球,与家乡Win猩球/Mac猩球的绚丽多彩不同的是:Linux猩球大部分时间都是处于黑暗之中[命令行/Shel...
推荐系统的应用场景,我相信在日常生活中大家基本都会接触到。例如,作为一个篮球爱好者,在淘宝上搜索的“kobe X 篮球鞋”,然后之后一段时间打开淘宝,首页界面可...
首先,介绍一下scala语言: Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。
作为一名学生,如何还没听说过Spark这套计算框架,那么我觉得还是留在学术界的机器学习混吧,工业界现在也许还不适合你。
进入大学之后,我们逐渐“被教授”了C、C++、Java等编程语言,但为什么我会选择python作为最喜欢的编程语言呢?
暂未填写公司和职称
暂未填写学校和专业
暂未填写个人网址
暂未填写所在城市