运用TensorFlow处理简单的NLP问题
2016-06-20 11:20
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当前无论是学术界还是工业界,深度学习都受到极大的追捧,尤其是在Google开源深度学习平台TensorFlow之后,更是给深度学习火上浇油。目前在开源社区Github上所有开源项目中,TensorFlow最为活跃,从推出到现在,经历了几个版本的演进,可以说能够灵活高效地解决大量实际问题。本文主要尝试阐述TensorFlow在自然语言处理(NLP)领域的简单应用,让大家伙儿更加感性地认识TensorFlow。
说到NLP,其实我对它并不是很熟悉,之前也未曾有过NLP的相关经验,本文是我最近学习TensorFlow的一些积累,就当抛砖引玉了。当前互联网每天都在产生大量的文本和音频数据,通过挖掘这些数据,我们可以做一些更加便捷的应用,例如机器翻译、语音识别、词性标注以及信息检索等,这些都属于NLP范畴。而在NLP领域中,语言模型是最基本的一个环节,本文主要围绕语言模型展开,首先介绍其基本原理,进而引出词向量(word2vec)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等深度学习相关模型,并详细介绍如何利用 TensorFlow 实现上述模型...
http://sharkdtu.com/posts/nn-nlp.html
说到NLP,其实我对它并不是很熟悉,之前也未曾有过NLP的相关经验,本文是我最近学习TensorFlow的一些积累,就当抛砖引玉了。当前互联网每天都在产生大量的文本和音频数据,通过挖掘这些数据,我们可以做一些更加便捷的应用,例如机器翻译、语音识别、词性标注以及信息检索等,这些都属于NLP范畴。而在NLP领域中,语言模型是最基本的一个环节,本文主要围绕语言模型展开,首先介绍其基本原理,进而引出词向量(word2vec)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等深度学习相关模型,并详细介绍如何利用 TensorFlow 实现上述模型...
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