自然语言处理

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https://www.cnblogs.com/mantch/p/12294619.html 笔记转载于GitHub项目 ： https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 7. 词性标注 7.1 词性标注概述 什么是词性 在语言学上， 词性 (Par-Of-Speech, Pos )指的是单词的语法分类，也称为词类。同一个类别的词语具有相似的语法性质，所有词性的集合称为词性标注集。不同的语料库采用了不同的词性标注集，一般都含有形容词、动词、名词等常见词性。下图就是HanLP输出的一个含有词性的结构化句子。 我/r 的/u 希望/n 是/v 希望/v 张晚霞/nr 的/u 背影/n 被/p 晚霞/n 映/v 红/a 每个单词的后边跟的就是词性标签: 词性标签 词性 r 代词 u 动词 n 名词 v 动词 nr 人名 p 介词 a 形容词 词性的用处 词性的作用是提供词语的抽象表示，词的数量是无穷的，但词性的数量是有限的。词性支撑着许多高级应用，当下游应用遇到 OOV 时，可以通过 OOV 的词性猜测用法，比如上面的句子“林晚霞”就识别为人名进行处理，而不会拆开。 词性也可以直接用于抽取一些信息，比如抽取所有描述特定商品的形容词等。 词性标注 词性标注 指的是为句子中每个单词预测一个词性标签的任务。它有以下两个难点:

笔记转载于GitHub项目 ： https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 7. 词性标注 7.1 词性标注概述 什么是词性 在语言学上， 词性 (Par-Of-Speech, Pos )指的是单词的语法分类，也称为词类。同一个类别的词语具有相似的语法性质，所有词性的集合称为词性标注集。不同的语料库采用了不同的词性标注集，一般都含有形容词、动词、名词等常见词性。下图就是HanLP输出的一个含有词性的结构化句子。 我/r 的/u 希望/n 是/v 希望/v 张晚霞/nr 的/u 背影/n 被/p 晚霞/n 映/v 红/a 每个单词的后边跟的就是词性标签: 词性标签 词性 r 代词 u 动词 n 名词 v 动词 nr 人名 p 介词 a 形容词 词性的用处 词性的作用是提供词语的抽象表示，词的数量是无穷的，但词性的数量是有限的。词性支撑着许多高级应用，当下游应用遇到 OOV 时，可以通过 OOV 的词性猜测用法，比如上面的句子“林晚霞”就识别为人名进行处理，而不会拆开。 词性也可以直接用于抽取一些信息，比如抽取所有描述特定商品的形容词等。 词性标注 词性标注 指的是为句子中每个单词预测一个词性标签的任务。它有以下两个难点: 汉语中一个单词多个词性的现象很常见，但在具体语境下一定是唯一词性。 OOV 是任何自然语言处理任务的难题。

点击上方 蓝字 关注我们 点击上方“ 印象python ”，选择“ 星标 ”公众号 重磅干货，第一时间送达！ 金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今天铺天盖地的一条消息： 多家美国媒体报道： 拜登赢了！ 据央视新闻，美联社报道，美国民主党总统候选人 拜登 ，已获得超过270张选举人票。 根据美国大选的选举规则，如果最终结果确认有效，率先获得270张选举人票的总统候选人获胜。 美国有线电视新闻网（CNN）、美国全国广播公司（NBC）和英国广播公司（BBC）等多家外媒也跟上步伐，先后发布了预测，表示拜登当选，当成为美国第46任总统。 除了全球主流媒体对此「迫击炮」式密集报道外，在AI界，亦是如此。 AI大佬们纷纷在社交平台发布消息，表达了自己的看法和态度。 手舞足蹈、欢呼雀跃 Python之父「 龟叔 」 （Guido van Rossum）发表的内容言简意赅，只有一个「Yes」。 但后面的感叹号数量，着实有点多了，仿佛隔着屏幕就能感受到那种咆哮般的力量。 但毕竟是Python之父，网友们的留言成了一道亮丽的风景线。 Import biden as president pip uninstall trump; pip install biden $ sudo reboot whitehouse 这真的很Python了。 深度学习三巨头之一的 LeCun

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摘要：以“数字金融新原力(The New Force of Digital Finance)”为主题，蚂蚁金服ATEC城市峰会于2019年1月4日上海如期举办。分论坛上，蚂蚁金服产品专家杨晓亮和章建军做了主题为《深度解析：mPaaS 3.0全新组件》的精彩分享。 演讲中，杨晓亮和章建军解读了mPaaS 3.0中的真机云测、舆情分析、智能投放，以及多媒体服务组件，并与大家分享了mPaaS 3.0如何在APP开发、测试、运营及运维等方面帮助企业构建稳定高质量的移动应用。 杨晓亮 蚂蚁金服产品专家 章建军 蚂蚁金服产品专家 本次的分享主要围绕以下内容展开： 一、真机云测 二、舆情分析 mPaaS为APP的开发、测试和运维提供了一站式解决方案，能有效降低APP研发成本、提高开发效率，协助企业构建稳定且高质量的移动端产品。mPaaS自2015年发布以来，得到了长足的发展，其客户遍布金融、出行及政务等行业。 mPaaS产品架构分为三层：底层负责后台连接，提供网关，及数据、多媒体传输与处理等服务；中间层移动中台，为APP研发、测试、发布和分析、运营提供一系列服务；上层客户端，为Native、H5和小程序提供开发框架、标准化的UI控件，以及面向具体业务的组件。本文将解读测试部分的真机云测、运营部分的移动舆情分析与移动智能投放，以及多媒体+智能部分的多媒体文件传输等产品。 一、真机云测

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翻译自Jacob Devlin分享的slides [TOC] NLP中的预训练 词嵌入是利用深度学习解决自然语言处理问题的基础。<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113114332-1584404544.png" /></div> 词嵌入（例如word2vec，GloVe）通常是在一个较大的语料库上利用词共现统计预训练得到的。例如下面两个句子中，由于 king 和 queen 附近的上下文时常相同或相似，那么在向量空间中，这两个词的距离较为接近。<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113201532-413625814.png" /></div> 语境表示 问题：通常的词嵌入算法无法表现一个词在不同语境（上下文）中不同的语义。例如 bank 一词在下列两个句子中有着不同的语义，但是却只能使用相同的向量来表示。<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245

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作者|Stan Kriventsov 编译|Flin 来源|medium 在这篇博文中，我想在不作太多技术细节的情况下，解释其作者提交给2021 ICLR会议的新论文“一张图等于16x16个字：用于大规模图像识别的变压器”的意义（目前为止匿名）。 另一篇文章中，我提供了一个示例，该示例将这种新模型（称为Vision Transformer，视觉变压器）与PyTorch一起用于对标准MNIST数据集进行预测。 自1960年以来深度学习（机器学习利用神经网络有不止一个隐藏层）已经问世，但促使深度学习真正来到了前列的，是2012年的时候AlexNet，一个卷积网络（简单来说，一个网络，首先查找小的图案在图像的每个部分，然后尝试将它们组合成一张整体图片），由Alex Krizhevsky设计，赢得了年度ImageNet图像分类竞赛的冠军。 AlexNet： https://en.wikipedia.org/wiki/AlexNet ImageNet图像分类竞赛： https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet 在接下来的几年里，深度计算机视觉技术经历了一场真正的革命，每年都会出现新的卷积体系结构（GoogleNet、ResNet、DenseNet、EfficientNet等），以在ImageNet和其他基准数据集（如CIFAR-10、CIFAR-100