标签：CS224n

2017-06-23阅读(4219)评论(0)

我们已经知道一些手段来改进语言模型，比如： 更好的输入：词→词根→字符 更好的正则化/预处理 这些手段综合起来得到了更好的语言模型 更好的输入 文本的多种颗粒度： 更细的颗粒度相当于减小了词表，让模型更容易做对选择。试验表明的确降低了err...

2017-06-22阅读(10041)评论(5)

这次课推导RNN，介绍各种训练技巧和拓展变种。梯度消失的推导很详细，用Python演示很直观，也给出了用裁剪防止梯度爆炸的直观解释。笔记里还补充了用于机器翻译时的5项改进。 语言模型 语言模型就是计算一个单词序列（句子）的概率（$P(w_1...

2017-06-22阅读(4676)评论(0)

介绍了依存句法分析最近的3次突破性工作。 什么是SyntaxNet 这是谷歌在16年开源的“世界上最精准的开源句法分析器”，它基于TF来做句法分析，现在支持40种语言（不包含简体中文）。 这项工作在Chen & Manning的开山...

2017-06-21阅读(6361)评论(2)

这节课由TA们介绍了TF里的几个基本概念（graph、variable、placeholder、session、fetch、feed），基本流程。然后现场敲代码演示如何在TF上跑线性回归和训练词向量。与优达学城的《深度学习公开课》不同之处在...

2017-06-21阅读(5043)评论(1)

术语Visual Dialog，大致这么翻译（通俗理解为斗图）。你可以给聊天机器人发送图片，它能理解图片的意思，你们可以就图片内容展开对话；除了文本之外，让图片也成为交流的一部分；这可以帮助盲人理解周围或社交媒体上的信息。 这是自然语言处理...

2017-06-18阅读(15986)评论(35)

这是LaTex答案，Python代码开源在GitHub上。先进行大量的SG、CBOW、负采样、交叉熵损失函数推导和证明，理论基础扎实后平滑过渡到实现；在斯坦福情感树库上做情感分析、调参、分析混淆矩阵与错误。 以前看不懂公式，总觉得代码是最重...

2017-06-16阅读(13506)评论(6)

句法分析还算熟悉，就跟着复习了神经网络句法分析的动机与手法，了解一下比较前沿的动向。 语言学的两种观点 如何描述语法，有两种主流观点，其中一种是短语结构文法，英文术语是：Constituency = phrase structure gra...

2017-06-15阅读(4676)评论(0)

主讲人是一位发音特别纯正的印度小哥，只有微量口音。这篇论文挑战了对神经网络的迷信，展示了传统模型的生命力以及调参的重要性。 词语表示方法 以前的课程中讲过两大类得到dense词语表示的方法，一般认为NN模型更好： 这里的PPMI也是一种利用...

2017-06-11阅读(6633)评论(2)

最后一次数学课，其实都是些很基础的推导而已。从四个不同的层面讲解反向传播，其中电路和有向图类比还是很直观新颖的解释。 任意层的通用公式 第$l$层的残差： $$\delta^{(l)} = (W^{(l)T} \delta^{(l+1)})...

2017-06-10阅读(5305)评论(0)

Facebook的fastText  文本分类是NLP中常见的任务，比如情感分析： 词袋模型 虽然词袋模型只是所有词向量的某种平均，但其维度可以做到很低： 为了抵抗词序丢失带来的语义丢失问题，可以用ngram特征来代替。 简单的线...