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原文地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_574a437f01019poo.html昨天实验室一位刚进组的同学发邮件来问我如何查找学术论文，这让我想起自己刚读研究生时茫然四顾的情形：看着学长们高谈阔论领域动态，却不知如何入门。经过研究生几年的耳濡目染，现在终于能自信地知道去哪儿了解最新科研

ptb数据集是语言模型学习中应用最广泛的数据集，常用该数据集训练RNN神经网络作为语言预测，tensorflow对于ptb数据集的读取也定义了自己的函数库用于读取，在python1.0定义了models文件用于导入ptb库函数，然而当python升级后，导入models文件时就会出现：ModuleNotFountError错误，这时需

 Newtonsoft.JsonNewtonsoft.Json是.Net平台操作Json的工具，他的介绍就不多说了，笔者最近在弄接口，需要操作Json。以某个云计算平台的Token为例，边操作边讲解。Json转为Model将Model转为Json将LINQ转为JSONLinq操作命名空间、类型、方法大全 Json转为Model 

NLP(NaturalLanguageProcessing)自然语言处理是人工智能的一个子领域，它是能够让人类与智能机器进行沟通交流的重要技术手段，同时也是人工智能中最为困难的问题之一。因此，NLP的研究处处充满魅力和挑战，也因此被称为人工智能“皇冠上的明珠”。目前各家主流深度学习框架，都开放了相应

做一个中文文本分类任务，首先要做的是文本的预处理，对文本进行分词和去停用词操作，来把字符串分割成词与词组合而成的字符串集合并去掉其中的一些非关键词汇（像是：的、地、得等）。再就是对预处理过后的文本进行特征提取。最后将提取到的特征送进分类器进行训练。一、什么是自然语言处

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编者注：文中超链接如果不能访问可以点击“阅读原文”访问本文原页面；可以参考2018年5月21-24日伦敦Strata数据会议上的教学辅导课《使用spaCy和SparkNLP进行自然语言理解》。本系列博客的目地是通过使用两个领先的生产级语言处理库（JohnSnowLabs的ApacheSparkNLP和Explosion

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NLP文本相似度相似度相似度度量：计算个体间相似程度相似度值越小，距离越大，相似度值越大，距离越小最常用--余弦相似度：​一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似如果向量a和b不是二维而是n维​

0.原文NLP系列(6)_从NLP反作弊技术看马蜂窝注水事件-寒小阳-CSDN博客https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/842057011.马蜂窝是否有大量抄袭点评1.1先用词袋模型快速筛选一批相似点评词袋子模型是一种非常经典的文本表示。顾名思义，它就是将字符串视为

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本文将分享发表在2018年的NAACL上，outstandingpaper。论文链接ELMo。该论文旨在提出一种新的词表征方法，并且超越以往的方法，例如word2vec、glove等。论文贡献点能捕捉到更复杂的语法、语义信息。能更好的结合上下文内容，对多义词做更好的表征。（以往的词表征方法，例如word2ve

时间：2016年1月。出处：http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50616559声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处##1.引言贝叶斯方法是一个历史悠久，有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时

NLP的工程化，不是一个个算法的累积，也不是一个个任务的独立优化，而应该是系统工程，综合考虑语言、计算、场景等多种因素，不断演进融合，寻求效果满意解的过程。根据赫伯特.西蒙(图灵奖和诺贝尔奖双料得主)的有限理性模型，受到所处环境的高度复杂性和有限的信息加工能力限制，因此NLP应用

继NLP之后，我又开了ML这个大坑。这是因为NLP涉及到太多的ML模型，仅仅拿过来用的话，我实现的HanLP已经快到个人极限了。而模型背后的原理、如何优化、如何并行化等问题，都需要寻根求源才能解决。所以我找了个书单自学，电子书为主，顺便分享出来。 ML书单│  李航.统计学习方法.