2019-06-17问答系统项目落地调研

1 chatbot概述

1.1 行业分类及目前的应用状况

智能人机交互通过拟人化的交互体验逐步在智能客服、任务助理、智能家居、智能硬件、互动聊天等领域发挥巨大的作用和价值。因此,各大公司都将智能聊天机器人作为未来的入口级别的应用在对待。

包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。

在Keras的Embedding层中使用预训练的word2vec词向量

本文的部分工作、代码、数据共享到gethub网站《使用多层级注意力机制和keras实现问题分类》:https://github.com/xqtbox/question-classification-with-multi-level-attention-mechanism-and-keras

1 准备工作

1.1 什么是词向量?

”词向量”(词嵌入)是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。即将一个词用特定的向量来表示,向量之间的距离(例如,任意两个向量之间的L2范式距离或更常用的余弦距离)一定程度上表征了的词之间的语义关系。由这些向量形成的几何空间被称为一个嵌入空间。

怎么保存Protege 5.x中HermiT推理机reasoner的推理结果?

How save the result of reasoner HermiT in Protege

怎么保存Protege 5.x中HermiT推理机reasoner的推理结果?

我们在使用Protégé5.5,我想将推理器的结果保存到本体文件中。当我停止推理时,所有结果都消失了。如何保存结果?

2018.06.06论文:12个NLP分类模型

注1:本文翻译自GitHub上的一篇介绍,介绍了基于深度学习的文本分类问题。代码和部分模型介绍在GitHub上:https://github.com/DX2017/text_classification

注2:本文参考风起云杨译文:https://blog.csdn.net/qq_35273499/article/details/79498733 并加入自己的理解整理。

1 概述

这个库 的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法。它具有文本分类的各种基准模型。

深度学习中的highway network、ResNet、Inception

不是特别清楚这三个流行且有用的模型(或者说层)的具体作用和使用方法。

概念

CNN演化

先引入一张CNN结构演化图:

Python - 如何拆分没有空格的文本为单词列表?将组合单词拆分开

python - 如何拆分没有空格的文本为单词列表?将组合单词拆分开

很多时候,我们需要把一长串单词字符拆分开来,比如:

  • 输入:“tableapplechairtablecupboard …”很多字。我们希望有一个有效的算法来分割这样的文本到单词列表,并得到:
  • 输出:[“table”,“apple”,“chair”,“table”,“cup”,“board”]

或者将一个很长的函数名拆分成小单词: WbxNewBrowserInstance 变为 [ wbx new browser instance ]

人工智能工程师学习路线 自然语言处理算法工程师学习路径

1入门级别

1.1 数据结构

1.2 算法(重点)

面试必考。参考学习地址:
麻省理工学院公开课:算法导论 http://open.163.com/special/opencourse/algorithms.html

1.3python

包括python基础、面向对象要懂。

怎么加载训练好的词向量bin

word2vec 有的时候需要加载之际之前训练好的词向量,或者加载下载的别人的词向量,加载如下:

1默认方法

如果你是用默认方法训练的,则可以直接load:

1
2
3
model.save('/model/word2vec_model')

new_model=gensim.models.Word2Vec.load('/model/word2vec_model')

深度学习 自然语言处理 怎么获得数据集 中文语料集?

现如今构件人工智能、机器学习甚至深度学习系统,变得越来越容易。

但是让这些模型或者系统真正有价值的却是“数据”。那么如果刚刚上手机器学习或者深度学习,怎么寻找合适的数据集呢?

下面就介绍一些获取数据的方法:

在TensorFlow中实现文本分类的CNN

注意

在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类模型。 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准。

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