摘要
前言 同学们好，很快我们来到了本专栏的尾声了。相信同学们学习了前面的内容后已经可以对NLP这个领域有了大致的认识。自然语言可谓千变万化，计算机要学习人类的语言实属一件难事，毕竟计算机只是一个“算数”很快的小学生。但万变不离其中，只要掌握它里面的规律，小学生还是能够学会的。在专栏的末章，我们将来介绍一下NLP中最基础的也是最难的“语言模型”以及现时最流行的一些语言模型算法。语言模型 听到“语言模
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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
