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从数据预处理到排序算法,全方位解读 Uber 人工智能客服 COTA

日前,Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的 COTA 客服系统。利用该系统,Uber 可以快速高效地解决 90% 以上的客服问题,雷锋网 AI 研习社将原文编译整理如下:
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初学者指南:神经网络在自然语言处理中的应用

深度学习正在给自然语言处理带来巨大的变革。 但是,作为一个初学者,要从哪里起步才好呢? 深度学习和自然语言处理都是很宽泛的领域。哪些方面才是最重要的,还有,深度学习又是从哪个层面深刻影响了 NLP 呢?
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基于 Python 的简单自然语言处理实践

本文是对于基于 Python 进行简单自然语言处理任务的介绍,本文的所有代码放置在 这里 。建议前置阅读 Python 语法速览与机器学习开发环境搭建 ,更多机器学习资料参考 机器学习、深度学习...
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Python 自然语言处理 入门——提取《釜山行》的人物关系

使用jieba库对 《釜山行》中的人物关系进行提取,然后使用Gephi软件进行关系可视化处理,得到可视化的人物关系。
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最好用的 AI 开源数据集 Top 39:NLP、语音等 6 大类

以下是精心收集的一些非常好的开放数据集,也是做 AI 研究不容错过的数据集。
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微软重磅论文提出LightRNN:高效利用内存和计算的循环神经网络

循环神经网络(RNN)已经在许多自然语言处理任务上取得了最出色的表现,比如语言建模和机器翻译。然而当词汇量很大时,RNN 模型会变得很大(可能超过 GPU 最大的内存能力),这样训练将变得很低效...
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自然语言处理 | (二)Python对文本的简单处理

大家好,我是厦门大学王亚南经济研究院的一名本科生。今天将为大家介绍一些用Python处理文本的方法。
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Facebook首次将29层深度卷积网络用于自然语言处理

我们遵循以下两种设计原则提出了这个新的自然语言处理结构:1)基于表示文本的最小表示进行操作,例如字符。2)利用本地操作的深度堆栈,例如卷积层和卷积符号为3的最大池化,来学习句子的高层次表示。
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机器学习之总结

出于文本归类和数据处理之需求,这段时间研究了下文本处理类的机器学习方面的东西。也快过年放假了,在此做一个总结和感受吧。
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深度学习与自然语言处理之四:卷积神经网络模型(CNN)

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中文文本处理简要介绍

作为一个处理自然语言数据的团队,我们在日常工作中要用到不同的工具来预处理中文文本,比如 Jieba 和 Stanford NLP software 。出于准确性和效率的考虑,我们选择了Stanf...

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