这是我们计划举行的在线编程竞赛.解决该问题的可能方法是什么？从随机IRC(Internet中继聊天)日志中,一小部分用户昵称将被随机删除.参与者的代码必须能够填写缺少的用户昵称.换句话说,此事件要求您提出一个智能程序,该程序可以弄清楚“谁可以说什么”.可以假定所有通信都将使用现

1.常用的清洗方式#coding=utf-8importjiebaimportunicodedataimportsys,re,collections,nltkfromnltk.stem.wordnetimportWordNetLemmatizerfromnltk.tokenizeimportword_tokenizeclassrule:#正则表达式过滤特殊符号用空格符占位，双引号、单引号、句点、逗

Thispostexpandsonthe NAACL2019tutorialonTransferLearninginNLP.ThetutorialwasorganizedbyMatthewPeters,SwabhaSwayamdipta,ThomasWolf,andme.Inthispost,Ihighlightkeyinsightsandtakeawaysandprovideupdatesbasedonrecentwork.

正如我在<2019年总结>里说提到的,我将开始一系列自然语言处理(NLP)的笔记. 很多人都说,AI并不难啊,调现有库和云的API就可以啦. 然而实际上并不是这样的.首先,AI这个领域十分十分大,而且从1950年图灵提出图灵测试,1956年达特茅斯会议开始,AI已经发展了五十多年了,

之前写了一个贝叶斯分类的问题，这次使用LR实现一个分类问题（调库实现），首先就是收集数据，这次使用的是一个某简书大佬的一个小项目的数据集（也可以自己收集一个数据集，进行分类），格式如下：1 今天早盘带学员以15元左右买入《300223北京君正》明天有望大涨，请关注勿追买！金股热线：400-62897

我正在尝试在文本中获得共指.我是corenlp包的新手.我尝试了下面的代码,该代码不起作用,但是我也可以使用其他方法./**Tochangethistemplate,chooseTools|Templates*andopenthetemplateintheeditor.*/packagecorenlp;importedu.stanford.nlp.ling.CoreA

目录0.统计机器翻译1.基于seq2seq的机器翻译模型2.基于内容匹配的聊天机器人3.基于seq2seq的聊天机器人0.统计机器翻译1.基于seq2seq的机器翻译模型2.基于内容匹配的聊天机器人

  对于BERT后时代，不得不说强有力的预训练模型是刷榜、出色完成任务的基础，现在列举几个对此很有帮助的资源，同大家一起进步！！！一：互联网新闻情感分析复赛top8(8/2745)解决方案及总结；地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101554661大佬的这篇知乎博客总结的非常好，打开了另一块天地，同

上一篇文章《爬取11088个知乎专栏，打破发现壁垒》里提到，知乎官方没有搜素专栏的功能，于是我通过爬取几十万用户个人主页所关注的专栏从而获取到11088个知乎专栏。本回筛选出其中涉及：编程、python、爬虫、数据分析、挖掘、ML、NLP、DL等关键词的专栏，按照排名、关注人数、专栏名

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（引用自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 ，本文作个人学习用）1语言模型介绍什么是语言模型？其实看上面这张PPT上扣下来的图就明白了，为了能够量化地衡量哪个句子更像一句人话，可以设计如上图所示函数，核心函数P的思想是根据句子里面前面的一系列前导单词预测后面跟哪个单词的

NLP=NLU+NLG分词工具：1、jieba：https://github.com/fxsjy/jieba2、SnowNLP：https://github.com/isnowfy/snownlp3、LTP：https://www.ltp-cloud.com/前向最大匹配（forward-maxmatching）

摘要：上一篇广告行业中那些趣事系列2：BERT实战NLP文本分类任务(附github源码)通过项目实战讲解了如何使用BERT模型来完成文本分类任务。本篇则从理论的角度讲解BERT模型的前世今生。BERT虽然在模型创新的角度来说并不是非常出色，但它是近几年NLP领域杰出成果的集大成者。BERT大火

此前，百度大脑正式推出“EasyDL深度学习实战营”系列课程，旨在帮助更多开发者快速GetAI模型训练与应用的技能。第一节课程上线当天，开发者破千，小伙伴们纷纷上线打卡听课，我们希望和更多开发者一起“让科技为生活更好”！目前，经典版课程的学习已经告一段落，参与课程的开发者们

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分析步骤：第一步：将one-hot形式分词结果作为输入([0,1,0....,0]的列向量的V*1维词向量)，与投影矩阵C(D*V维度)相乘，得到D*1维的向量第2步：将第一步的输出结果做拼接，作为隐藏层的输入。第3步：经过一个全连接的神经网络，经过激励层，再softmax,得到该词出现的概率矩阵和互熵损失。不断训