电商网站建设与运营实训,网站怎么快速做收录,现在网站如何做优化,电子商务网站开发与设计报告NLP 一、什么是自然语言处理#xff08;NLP#xff09;二、NLP的发展三、相关理论1 语言模型2 词向量表征和语义分析3 深度学习 一、什么是自然语言处理#xff08;NLP#xff09;
什么是自然语言处理
二、NLP的发展
三、相关理论
1 语言模型 序列数据形式多样#xf… NLP 一、什么是自然语言处理NLP二、NLP的发展三、相关理论1 语言模型2 词向量表征和语义分析3 深度学习 一、什么是自然语言处理NLP
什么是自然语言处理
二、NLP的发展
三、相关理论
1 语言模型 序列数据形式多样如视频帧、音频数据等其中文本是最常见的。 文本预处理 1 将文本作为字符串加载到内存中。2 将字符串拆分为词元如单词和字符。3 建立一个词表将拆分的词元映射到数字索引。4 将文本转换为数字索引序列方便模型操作。 假设长度为T的文本序列中的词元依次为 x 1 , x 2 , … , x T x_1, x_2, \ldots, x_T x1,x2,…,xT。 于是 x t , 1 ≤ t ≤ T x_t, 1 \leq t \leq T xt,1≤t≤T 可以被认为是文本序列在时间步t处的观测或标签。 在给定这样的文本序列时语言模型language model 的目标是估计序列的联合概率 P ( x 1 , x 2 , … , x T ) . P(x_1, x_2, \ldots, x_T). P(x1,x2,…,xT). 马尔可夫模型与 n n n元语法
2 词向量表征和语义分析
3 深度学习
