1 自然语言理解 1 自然语言理解

1. 自然语言处理 1.1. [2.0] BERT句子分类 算法说明 参数设置 算法参数 实例生成 1.2. [2.0] LSTM 句子分类 算法说明 输入参数 算法参数 实例生成 1.3. [2.0] FastText 算法说明 输入参数 算法参数 实例生成 1.4. [2.0] TextCNN 算法说明 输入参数 算法...

10. 自然语言处理 10. 自然语言处理 自然语言处理关注计算机与人类之间的自然语言交互。在实际中，我们常常使用自然语言处理技术，如“循环神经网络”一章中介绍的语言模型，来处理和分析大量的自然语言数据。本章中，根据输入与输出的不同形式，我们按“定长到定长”、“不定长到定长”、“不定长到不定长”的顺序，逐步展示在自然语言处理中如何表征并变换定长的词或...

更加自然的语法规则 似曾相识的感觉？ 更加自然的语法规则 mpc 允许我们使用一种更加自然的方式来编写语法规则。我们可以将整个语言的语法规则写在一个长字符串中，而不是使用啰嗦难懂的 C 语句。我们也不再需要关心如何 使用 mpcf_strfold 或是 free 参数组织或删除各个语句。所有的这些工作都是都是自动完成的。 下面，我们使用这个...

自然语言处理应用 概述 确定网络及流程 实现阶段 导入需要的库文件 配置环境信息 预处理数据集 定义网络 定义优化器及损失函数 训练并保存模型 模型验证 实验结果 下载代码 自然语言处理应用 概述 情感分类是自然语言处理中文本分类问题的子集，属于自然语言处理最基础的应用。它是对带有感情色彩的主观性文本进行分析和推理的过程，...

10.1 词嵌入（word2vec） 10.2 近似训练 10.3 word2vec的实现 10.4 子词嵌入（fastText） 10.5 全局向量的词嵌入（GloVe） 10.6 求近义词和类比词 10.7 文本情感分类：使用循环神经网络 10.8 文本情感分类：使用卷积神经网络（textCNN） 10.9 编码器—解码器（seq2seq...

自然语言情感分析 使用深度神经网络完成情感分析任务 处理变长数据 学习句子的语义 自然语言情感分析 在学习本节课内容前，让我们先看一段来自肥伦秀的视频片段 ，感受下人类语言情感的复杂性。众所周知，人类自然语言中包含了丰富的情感色彩：表达人的情绪（如悲伤、快乐）、表达人的心情（如倦怠、忧郁）、表达人的喜好（如喜欢、讨厌）、表达人的个性特征和表达人...

5 自动理解自然语言 5 自动理解自然语言 我们一直在各种文本和 Python 编程语言的帮助自下而上的探索语言。然而，我们也对通过构建有用的语言技术，开拓我们的语言和计算知识感兴趣。现在，我们将借此机会从代码的细节中退出来，描绘一下自然语言处理的全景图。 纯粹应用层面，我们大家都需要帮助才能找到隐含在网络上的文本中的浩瀚的信息。搜索引擎在网络的发...

通过自然语言执行SQL命令 通过自然语言执行SQL命令 我们通过 SQLDatabaseToolkit 或者 SQLDatabaseChain 都可以实现执行SQL命令的操作 from langchain . agents import create_sql_agent from langchain . agents . agen...

自然语言处理的常见任务 自然语言处理的常见任务 自然语言处理是是非常复杂的领域，是人工智能中最为困难的问题之一，常见的任务如 图9 所示： 图9：自然语言处理常见任务 词和短语级任务：包括切词、词性标注、命名实体识别（如“苹果很好吃”和“苹果很伟大”中的“苹果”哪个是苹果公司？）、同义词计算（如“好吃”的同义词是什么？）等以词为研究对象的...