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    实体关系抽取

    代码地址实体关系抽取是信息抽取任务中非常基础且必要的工作。实体关系主要有一对一、多对一、多对多等。今天从实践的角度介绍一下实体关系抽取的相关工作...

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    深度学习--biLSTM_CRF 命名实体识别

    前文 中文分词、词性标注、命名实体识别是自然语言理解中,基础性的工作,同时也是非常重要的工作。在很多NLP的项目中,工作开始之前都要经过这三者中...

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    深度学习--RNN+Attention 文本分类

    之前介绍过RNN的分类,本文介绍一下使用预训练词向量进行RNN+Attention的分类模型。 下面来正式开始,RNN+Attention在te...

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    深度学习--RNN文本分类

    本文Github 1. RNN文本分类网络结构 2. tensorflow中的RNN RNN在tensorflow中有静态RNN,动态RNN之...

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    深度学习--Lstm+CNN 文本分类

    本文从实践的角度,来讲一下如何构建LSTM+CNN的模型对文本进行分类。 本文Github RNN网络与CNN网络可以分别用来进行文本分类。RN...

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    Logistic Regression--机器学习

    Logistic Regression(简称LR模型)是比较经典的分类方法,虽然名字中有回归两个字,但主要是用来解决分类问题的判别概率问题。话不...

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    文本分类--CNN

    作为一个NLP届的菜鸟,想把自己学到的一点知识写下来,一是帮助自己梳理知识;二是希望能够帮到一些打算入门以及正在入门的NLPer.由于我的文笔挺...