Python 自然语言处理 第二版 – 使用自然语言工具包分析文本 Python 自然语言处理 第二版 – 使用自然语言工具包分析文本 作者：Steven Bird, Ewan Klein 和 Edward Loper 译者：Python 文档协作翻译小组 最后更新：2017.3.4 Django 文档协作翻译小组 人手紧缺，有兴趣的...

Chapter 8. Advanced Sequence Modeling for Natural Language Processing Sequence-to-Sequence Models, Encoder–Decoder Models, and Conditioned Generation Capturing More from a Sequenc...

7.自然语言处理的中间 Sequence Modeling ")The Problem with Vanilla RNNs (or Elman RNNs) Gating as a Solution to a Vanilla RNN’s Challenges Example: A Character-RNN for Generating Surnames ...

Chapter 4.自然语言处理 Feed-Forward Networks The Multilayer Perceptron A Simple Example: XOR Implementing MLPs in PyTorch Example: Surname Classification with a Multilayer Perceptron...

7 深入阅读 7 深入阅读 关于本章的进一步材料以及如何安装 Prover9 定理证明器和 Mace4 模型生成器的内容请查阅http://nltk.org/ 。这两个推论工具一般信息见(McCune, 2008) 。 用 NLTK 进行语义分析的更多例子，请参阅http://nltk.org/howto 上的语义和逻辑 HOWTO。请注意，范围歧...

多语言支持 前言 方式 多语言支持 每种语言的配置 补充说明 多语言支持 tags:多语言 前言 gitbook 支持以多种语言来创建和发布同一本书。 具体的介绍可以见官方文档中 “Multi-Languages” 一节的介绍: http://toolchain.gitbook.com/languages.html 方式 ...

在自然语言处理任务中，词向量（word2vec）是表示自然语言里单词的一种方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量。通过这种方法，实现把自然语言计算转换为向量计算。 如 图1 所示的词向量计算任务中，先把每个词（如queen，king等）转换成一个高维空间的向量，这些向量在一定意义上可以代表这个词的语义信息。再通过计算这些向量...