句子

Effective LSTMs for Target-Dependent Sentiment Classification Introduction 情感分析，也叫做观点挖掘，是NLP和计算语言学中的一个重要任务 这篇文章关注于target-dependent sentiment classfication 给定一个句子和一个目标词，推断对于目标词而言的句子情感极性（正面，负面，中立） I bought a new camera. The picture quality is amazing but the battery life is too short. target string: the picture quality expected sentiment polarity: positive 本文解决的目标：如何有效地对目标词和句子中的上下文进行语义关联性建模 The Approach LSTM-->TD-LSTM(considering the target word)-->TC-LSTM(TD-LSTM with target connection, where the semantic relatedness of target with its context words are incorporated) LSTM 每个词经过word embedding后

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/shark803/article/details/90649386 1. 论文研读笔记 1.1 研究动机 本文是刘知远老师组的工作，也是之前组队比赛就推荐的bag level 关系抽取的base line 论文，值得仔细推敲一下。本文主要针对的是在远程标注（distant supervision）的情况下，如何处理含有大量噪声数据的关系抽取任务。在本文之前的工作，是只取一个最相关的句子作为关系抽取的依据，但是这样没有充分的利用语料。 1.2 研究方法 本文的方法是CNN的基础上，增加了句子级别的attention，作为bag内，和实体相关的一组句子的权重，具体结构如下： 1.3 实验结果 从实验结果看，句子级别的attention，对于远程标注的数据集有比较明显的提升 1.4 创新点 本文的主要贡献有三点： 1） 充分利用了实体间的所有关系表达的句子 2） 有效的去噪 3） 有比较好的适配性，文中提到对于两类CNN均在该任务下有明显提升 1.5 个人点评 本文在当时，算是第一篇把attention用在distant supervision的任务中，个人觉得，算是attention一个非常好的切入点。但是，对于bag level的关系抽取来说，数据不均衡和噪声数据确实非常影响模型的可用性

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/happy_bigqiang/article/details/90312171 /** * @author LemonLin * @Description :ReverseSentence42_1 *翻转单词顺序列 * * 牛客最近来了一个新员工Fish，每天早晨总是会拿着一本英文杂志，写些句子在本子上。 * 同事Cat对Fish写的内容颇感兴趣，有一天他向Fish借来翻看，但却读不懂它的意思。 * 例如，“student. a am I”。后来才意识到，这家伙原来把句子单词的顺序翻转了， * 正确的句子应该是“I am a student.”。Cat对一一的翻转这些单词顺序可不在行，你能帮助他么？ * * 思路：先翻转全部的字符串，再翻转每个空格分割的单词字符串。 * 本题调试bug的时候遇到很多例子无法通过：总结如下： * 1、翻转过程出错:就是对应不上，代码出错部分，就是设置一个j的变量，j变化01234...start+j与end-j互相交换 *2、如果只有空格字符，需要返回空格，用str.trim().equals("") * 3、如果是字符串是偶数个数（字符数组首字符下标是0），那么翻转的middle值为 (start+end)/2+1; * 为什么加一

最近公司在做一个推荐系统,让我给论坛上的帖子找关键字,当时给我说让我用jieba分词,我周末回去看了看,感觉不错,还学习了一下具体的原理 首先,通过正则表达式,将文章内容切分,形成一个句子数组,这个比较好理解 然后构造出句子的有向无环图(DAG) def get_DAG(self, sentence): self.check_initialized() DAG = {} N = len(sentence) for k in xrange(N): tmplist = [] i = k frag = sentence[k] while i < N and frag in self.FREQ:#对每一个字从这个字开始搜索成词位置 if self.FREQ[frag]: tmplist.append(i)#如果可以成词就加入到DAG中 i += 1 frag = sentence[k:i + 1] if not tmplist: tmplist.append(k)#如果找不到词语,就将自己加入DAG DAG[k] = tmplist return DAG 对句子中的每个字进行分析,从右边一位开始,看sentence[k:i+1]这个词语是否在预设的字典中,这个字典保存了常用的词语(和词语的一部分,但权重为0)和其权重.如果有,并且如果字典中的这个词的权值不等于0

基本原理和特性 词向量 预训练词向量对于很多计算机语言模型至关重要。如何得到优质的词向量是非常热门的研究主题。 什么是好的词向量？ 反映出语义和语法的复杂特征 适应不同上下文进行变换 历史回顾-如何用向量表示词语？ one hot vector 有序词典V，包括n个单词。 每一个单词用长度为n的向量表示。这个向量仅于单词在V词典中索引序号位置为1，其余位置为0。这是一种非常稀疏的向量。 缺点： 1.维度非常高。 2.这种向量无法表示词与词之间的关系，无法衡量相似度。 word2vec 用低维度密集向量表示单词，通常维数为100-300。 在训练过程中，要求计算机学习根据当前单词预测其周围单词。或根据周围单词预测当前单词。 模型收敛后，得到单词与向量映射表。 优点： 1.相比one hot维度变低，利于计算。 2.词向量可以表达词语关系：相同上下文环境的词，会具有相似的向量值。 3.无需人工标注，可以利用丰富的语料库自动抽取特征。 缺点： 1.无法区分近义词与反义词，它们会具有相似的向量。 2.单词和向量是一一对应关系，而实际上单词在不同文本环境下，会具有不同的含义，向量无法适应上下文而变换。如下两句，词朝阳会被用相同的向量表达。 我在朝阳上班。 这是个朝阳行业。 ELMo 论文点我 动态词向量技术，词向量不再用固定的映射表来表达。 ELMo训练出一个神经网络模型，它接受输入一个句子

GMAT阅读作为GMAT考试中的一个难点，想要获得满分并不容易。考生不仅要了解GMAT阅读的基本常识，还要掌握一些必备技巧。那GMAT阅读满分需要做什么呢，小编这就为大家介绍一下，希望对大家的GMAT阅读备考有帮助。 1. 了解GMAT阅读的基本常识GMAT阅读的文章是从一些学术论文演变而来，但又不是直接截取来用，而是ETS先搜集大量文章，然后在尽量保证原文信息不丢失的前提下根据GMAC的考试要求进行相应改写。 GMAT阅读是GMAT语文部分的主要内容，通常包含4篇文章。两篇长阅读，两篇短阅读。短篇阅读一般在200-250字;长篇文章一般在300-350字，共14道题左右。考生在备考前期一定要准确了解这些基本常识，然后为自己制定合理的备考计划，知己知彼才能马到成功。 2. 掌握GMAT阅读的满分技巧1. 词汇和句子的理解能力。 理解文章内容是做好GMAT阅读的基础，GMAT阅读部分主要考查考生对一篇陌生文章加工处理、获取相关信息的能力，考生要想GMAT阅读获得满分就必须提升自己的词汇积累和理解能力。 　　3. 掌握文章类型 。GMAT阅读的文章类型主要包括：自然科学、社会科学和商科管理类。虽然GMAT文章的题材广泛，学术高深，尤其是自然科学题材，但是它有很强的模式：典型的论证文章。因此，考生只要能准确把握文章类型就能在一定程度上保证答题的正确率。 　4. 有效应对长难句。

统计分词： 统计分词的主要思想是把每个词看做是由字组成的，如果相连的字在不同文本中出现的次数越多，就证明这段相连的字很有可能就是一个词。 统计分词一般做如下两步操作： 1.建立统计语言模型（n-gram） 2.对句子进行单词划分，然后对划分结果做概率计算，获取概率最大的分词方式。这里就用到了统计学习算法，如隐马尔科夫模型（HMM），条件随机场（CRF）等 语言模型： 语言模型在信息检索，机器翻译，语音识别中承担着重要的任务。这种模型结构简单，直接，但同时也因为数据缺乏而必须采取平滑算法。这里主要介绍n元语言模型（n-gram）。 假设S表示长度为i，由（W1,W2,....,Wi）字序列组成的句子，则代表S的概率为： P(S) = P(W1,W2,...,Wi) = P(W1)*P(W2|W1)*P(W3|W2,W1)....P(Wi|W1,W2,...,Wi-1) 即每个字的出现都与他之前出现过的字有关，最后整个句子S的概率为这些字概率的乘积。但是这个计算量很大，所以在这里我们可以利用马尔科夫假设，即当前词只与最多前n-1个有限的词相关： 当n＝1时，即出现在第i位上的词Wi独立于历史时，一元文法被记作uni-gram，一元语言模型可以记作： uni-gram 当n＝2时，即出现在第i位上的词wi仅与它前面的一个历史词wi-1有关，二元文法模型被称为一阶马尔可夫链（Markov

Distant supervision for relation extraction without labeled data论文理解 论文作者：Mike Mintz, Steven Bills, Rion Snow, Dan Jurafsky 核心词汇：multiclass logistic regression classifier 多类逻辑回归分类器 named entity tagger 命名实体标记器 lexical 词汇的 syntactic 词法的 语义特征那里不是很明白 1、远程监督的思想 这篇论文首先回顾了关系抽取的监督学习、无监督学习和Bootstrapping算法的优缺点，进而结合监督学习和Bootstrapping的优点，提出了用远程监督做关系抽取的算法。 远程监督算法有一个非常重要的假设： 对于一个已有的知识图谱（论文用的Freebase）中的一个三元组（由一对实体和一个关系构成），假设外部文档库（论文用的Wikipedia）中任何包含这对实体的句子，在一定程度上都反映了这种关系。 基于这个假设，远程监督算法可以基于一个标注好的小型知识图谱，给外部文档库中的句子标注关系标签，相当于做了样本的自动标注，因此是一种半监督的算法 。 具体来说，在训练阶段，用命名实体识别工具，把训练语料库中句子的实体识别出来。如果多个句子包含了两个特定实体

（一） 远程监督的思想 　　这篇论文首先回顾了关系抽取的监督学习、无监督学习和Bootstrapping算法的优缺点，进而结合监督学习和Bootstrapping的优点，提出了用远程监督做关系抽取的算法。 　　远程监督算法有一个非常重要的假设： 对于一个已有的知识图谱（论文用的Freebase）中的一个三元组（由一对实体和一个关系构成），假设外部文档库（论文用的Wikipedia）中任何包含这对实体的句子，在一定程度上都反映了这种关系。 基于这个假设，远程监督算法可以基于一个标注好的小型知识图谱，给外部文档库中的句子标注关系标签，相当于做了样本的自动标注，因此是一种半监督的算法 。 　　具体来说，在训练阶段，用命名实体识别工具，把训练语料库中句子的实体识别出来。如果多个句子包含了两个特定实体，而且这两个实体是Freebase中的实体对（对应有一种关系），那么基于远程监督的假设，认为这些句子都表达了这种关系。于是从这几个句子中提取文本特征，拼接成一个向量，作为这种关系的一个样本的特征向量，用于训练分类器。 　　论文中把Freebase的数据进行了处理，筛选出了94万个实体、102种关系和180万实体对。下面是实体对数量最多的23种关系。 　　　　　　　　　　 　　关系种类相当于分类的类别，那么有102类；每种关系对应的所有实体对就是样本

最近很丧，但又不想放弃，所以有了这篇文章 当你决定了要向前迈进的那一刻, 你就已经踏出前进的一步了。 既然选择了远方，便只顾风雨兼程 来源： https://www.cnblogs.com/Mark-X/p/11685320.html