摘要
在我们熟悉的汉语中，NLP面临的第一个问题应该就是分词问题。或者准确地说NLP面临的第一个问题就是给文字做量化，因为没有办法用合适的数据来表示文字信息的话，后续的一切建模与计算都将是浮云，分词只是第一步。
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人人都是NLP应用专家
- 目录
- 开篇词：人人都是NLP应用专家
- 1 语言与文字
- 1.1 英文、中文、日文等的区别
- 1.2 分词技术与算法
- 1.2.1 正向最大匹配法
- 1.2.2 基于HMM的分词法
- 1.2.3 用户词典
- 2.1 TF-IDF
- 2.3 逻辑回归算法
- 3.2 神经网络的通俗理解
- 3.3 神经网络的训练
- 3.4 神经网络为什么这么强
- 5.2.1 卷积神经网络
- 5.2.1.1 卷积
- 5.2.2 用TextCNN做文本分类
- 5.2.1.3 卷积层
- 5.2.1.4 池化层
- 6 命名实体识别应用
- 6.1 循环神经网络
- 6.2 基于循环神经网络的NER
- 6.3 基于NER的自动填单系统小试
- 7 知识图谱
- 7.1 关系挖掘
- 7.2 关系保存
- 7.3 应用场景简介
- 8 语言模型简介
- 8.1 Attention（注意力机制）和Transformer
- 8.2 ELMo
- 8.3 BERT模型介绍
- 深度学习是什么
- Word2vec
- Doc2vec技术
