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CS224n笔记15 指代消解
自然语言处理

CS224n笔记15 指代消解

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从规则启发式代词回指消解出发,介绍了传统特征工程二分类模型、启发式损失的分类模型,过渡到利用强化学习自动缩放损失的神经网络模型。 什么是指代消解  找出文本中名词短语所指代的真实世界中的事物。比如: 不只是代词能够指代其他事物,所...

CS224n笔记14 Tree RNN与短语句法分析
自然语言处理

CS224n笔记14 Tree RNN与短语句法分析

hankcs阅读(648)评论(2)

介绍了著名的复合性原理,由此启发得到树形RNN,用于表示短语和句子级别的语义。从朴素树形RNN到SU-RNN和MV-RNN,讨论了进化历史和各自优缺点,演示了效果和在图像等领域的拓展应用。 语言模型光谱  最简陋最常用的是词袋模型...

CS224n笔记13 卷积神经网络
自然语言处理

CS224n笔记13 卷积神经网络

hankcs阅读(531)评论(9)

补充了NLP中相对冷门的CNN,谈了谈调参与发论文的潜规则。 从RNN到CNN RNN无法利用未来的特征预测当前单词,就算是bi-RNN,也不过是双向重蹈覆辙而已。 经常把过多注意力放到最后一个单词上。 比如,如果只想得到my birth的...

CS224n Assignment 3
命名实体识别

CS224n Assignment 3

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命名实体识别任务,先实现基于窗口的基线模型,然后进阶到RNN和GRU。中间利用对自动机的模拟和推导展示RNN的缺点,演示梯度剪裁的作用。这是Latex解答,代码已提交,最后还有一个彩蛋。 命名实体识别初步 定位命名实体并将其分类到: 人名P...

CS224n笔记12 语音识别的end-to-end模型
自然语言处理

CS224n笔记12 语音识别的end-to-end模型

hankcs阅读(477)评论(0)

这次斯坦福请到了深度学习教父Hinton的弟子Navdeep来讲语音识别,他正在英伟达工作,怪不得N卡在深度学习中的地位如此之高。而他本人也在用Dell的搭载了N卡的XPS跑Ubuntu,一改以往“讲台必定信仰灯”的局面。 Automati...

CS224n笔记11 GRU和NMT的进一步话题
自然语言处理

CS224n笔记11 GRU和NMT的进一步话题

hankcs阅读(392)评论(0)

从动机层面直观地充实了GRU和LSTM的理解,介绍了MT的评测方法,讨论了NMT中棘手的大词表问题和一些常见与最新的解决办法。 深入GRU  把GRU再详细讲一讲。 RNN的梯度消失就不赘述了,红线连乘多次下溢出。 而GRU额外添...

CS224n研究热点9 读唇术
自然语言处理

CS224n研究热点9 读唇术

hankcs阅读(278)评论(0)

唇语翻译 将视频处理为以嘴唇为中心的图片序列,给或不给语音,预测正在讲的话。 这些数据可能来自新闻直播: 动画演示: 这里唇语和语音的识别、卡拉OK效果式的对齐,都是模型自动完成的。 架构 视觉和听觉两个模块或者混合交火或者单独使用,每次输...

我的开源项目

HanLP自然语言处理包基于DoubleArrayTrie的Aho Corasick自动机