發(fā)簡(jiǎn)信
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關(guān)系抽取實(shí)現(xiàn)方案
基于規(guī)則集，rule-base： XX 是 XXXX 類似于 XXXX 成立于 XX年 XX月規(guī)則集合可以設(shè)置一些限制， 比如實(shí)體的類型。 優(yōu)點(diǎn)...
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命名實(shí)體識(shí)別概述
命名實(shí)體識(shí)別 即專有名詞，如人名，地名，機(jī)構(gòu)等等 有限集合，基于詞庫 1.詞庫+分類詞庫中無法識(shí)別的一些詞，可通過相似度，以及分類方法識(shí)別例如 ...
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概率圖模型之（HMM）隱馬模型（隱馬爾可夫）在講隱馬模型之前，首先要了解下，啥是馬爾可夫模型。 馬爾可夫模型 幾個(gè)條件 當(dāng)前狀態(tài)只與前一個(gè)狀態(tài)相關(guān) 一個(gè)狀態(tài)到所有狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率和為1 概率...
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樹結(jié)構(gòu)之Trie 樹（前綴樹，字典樹）
前言 最進(jìn)在看分詞源碼，發(fā)現(xiàn)詞庫的存儲(chǔ)是基于Trie樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，特此了解了下其原理。Trie樹又叫前綴樹，字典樹。Trie樹的用途：字典搜索，...
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softmax回歸解析及實(shí)戰(zhàn)
中期總結(jié) 最近在工作中，涉及到多分類問題，原先采取的是邏輯回歸策略進(jìn)行求解，效果還算理想。主要存在以下幾個(gè)問題： 1.訓(xùn)練的模型較多，one v...
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卡方校驗(yàn)
校驗(yàn)二分類特征相關(guān)性 1.1 統(tǒng)計(jì)樣本集中文檔總數(shù)（N）。 1.2 統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞的正文檔出現(xiàn)頻率（A）、負(fù)文檔出現(xiàn)頻率（B）、正文檔不出現(xiàn)頻率）...
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經(jīng)典的語言模型：N-gram
語言模型 一個(gè)語言模型通常構(gòu)建為字符串的S的概率分布P(s)。比如，每個(gè)人100句話中平均大約有一句“你好”，那么“你好”這句話的概率大致為，像...
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形式語言與自動(dòng)機(jī)理論概述： 喬姆斯基（Noam Chomky）曾經(jīng)把語言定義為：按照一定規(guī)律構(gòu)成的句子和字符串的有限或無限的集合。也有把語言看成一個(gè)數(shù)學(xué)系統(tǒng).......
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tensorflow 解決過擬合問題過擬合 正則化特點(diǎn) 都是通過限制權(quán)限的大小。L1：讓參數(shù)變得更稀疏，即使更多的參數(shù)變?yōu)?，類似特征提取。L2：弱參數(shù)平方后變的更小，模型優(yōu)化中幾...