tensorflow笔记：多层LSTM代码分析
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tensorflow笔记系列：
（一） tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释
（二） tensorflow笔记：多层CNN代码分析
（三） tensorflow笔记：多层LSTM代码分析
（四） tensorflow笔记：常用函数说明
（五） tensorflow笔记：模型的保存与训练过程可视化
（六）tensorflow笔记：使用tf来实现word2vec
之前讲过了tensorflow中CNN的示例代码，现在我们来看RNN的代码。
独家对话AAAI、ACM、ACL三会会士Raymond J. Mooney | 香侬专栏
德克萨斯大学奥斯汀分校计算机系教授、人工智能实验室主任 Raymond J. Mooney 带领他的人工智能小组研究了多个领域，目前他的主要研究方向是自然语言处理和计算语言学。其本人曾在 2008-2011 年间担任国际机器学习协会（ICML 主办方）主席，曾多次担任 ICML、ACL、AAAI、EMNLP、NAACL 等会议主席或领域主席，现在为美国计算机学会（ACM）、国际人工智能学会 （AAAI）、国际计算语言学会（ACL）三会会士 。
Hanlp1.7版本的新增功能一览
Hanlp1.7版本在去年下半年的时候就随大快的DKH1.6版本同时发布了，截至目前1.7大版本也更新到了1.7.1了。本篇分别就1.7.0和1.7.1中新增的功能做一个简单的汇总介绍。
基于分布式的短文本命题实体识别之----人名识别（python实现）
目前对中文分词精度影响最大的主要是两方面：未登录词的识别和歧义切分。
据统计：未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右，但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误。在所有的分词错误中，与人名有关的错误占到了将近90%，这中国人名都是根据人的想法起的名字，有很大的随意性，并且数量巨大，规律也不尽相同。