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哪种词向量模型更胜一筹?Word2Vec,WordRank or FastText?
本文在不同语料库下分析了FastText,Word2Vec和WordRank三种词嵌入模型的性能,发现没有单独的一种模型能够用于不同类型NLP任务。
双 11 模块 79.34% 的代码是怎样智能生成的?
作为今年阿里经济体前端委员会的四大技术方向之一,前端智能化方向一被提及,就不免有人好奇:前端结合 AI 能做些什么,怎么做,未来会不会对前端产生很大的冲击等等。本篇文章将围绕这些问题,以「设计稿自动生成代码」场景为例,从背景分析、竞品分析、问题拆解、技术方案等几个角度切入,细述相关思考及过程实践。
基于DNN+GBDT的Query类目预测融合模型
 用户搜索意图的理解在搜索排序体系下有着重要的作用。在搜索引擎中,分析用户的搜索Query和哪些文档类目的意图更相关,被称为Query的类目预测。本文通过集合Query的语义和行为等特征,计算得到与Query最相关的类目,并在线上得到了相关性的体验的提升。
深度学习和自然语言处理:诠释词向量的魅力
本次的主题是“word2vec”,主要是总结了Google公司的Mikolov等人关于词向量的工作(以及你可以用它做什么)。
让机器“读懂”放射学报告
利用基于规则的NLP系统让机器"读懂"放射学报告,准确率比基于机器学习的NLP系统要高。
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来自: 数据库
使用阿里云PostgreSQL zhparser时不可不知的几个参数
以下配置在PG9.2及以上版本使用,这些选项是用来控制字典加载行为和分词行为的,这些选项都不是必须的,默认都为false(即如果没有在配置文件中设置这些选项,则zhparser的行为与将下面的选项设置为false一致)。 zhparser.punctuation_ignore = f zhp
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