奇虎360自然语言处理面试总结

奇虎360面试主要考察的知识点:1.机器学习常用的分类算法,Logistic回归,SVM,Decision Tree,随机森林等相关分类算法的原理,公式推导,模型评价,模型调参。模型使用场景2.机器学习常用的聚类算法,Kmeans,BDSCAN,SOM(个人论文中使用的算法),LDA等算法的原理,算法(模型)中参数的确定,具体到确定的方法;模型的评价,例如LDA应该确定几个主题,Kmeans的k如

自然语言处理入门读物

自然语言处理入门读物本文目前研二,已经接触自然语言处理有一年的时间(半路出家),下面写一点自己关于自然语言处理的心得(纯属个人见解),先从入门学习开始写吧。书籍-理论篇书籍是人类进步的阶梯,这个一点不假,自己刚开始接触自然语言处理是从吴军老师的的《数学之美》开始的,这里再次感谢吴军老师。这门书写的通俗易懂,内容非常的吸引人,读起来不会感觉枯燥,每次读都会有新的体会。 第二本书推荐《统计自然语言处理

自然语言处理系列之TF-IDF算法

TF-IDF算法TF-IDF(词频-逆文档频率)算法是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。该算法在数据挖掘、文本处理和信息检索等领域得到了广泛的应用,如从一篇文章中找到它的关键词。TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他

自然语言处理之TF-IDF

写在前面在将文本分词并向量化后,我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量,如:corpus=["I come to China to travel",     "The work is to write some papers in science"] 不考虑停用词,处理后得到的词向量如下:[[0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0] [0 0 0 0

自然语言处理——TF-IDF算法提取关键词

自然语言处理——TF-IDF算法提取关键词这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题。有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到?这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不

自然语言处理方法---TF-IDF

最近闲来无事,做了小小的项目,主要工作有:1、爬取历年政府工作报告2、统计词频,并计算TF-IDF值3、可视化输出,并分析结果PS:以上都是基于python实现,需要源码请联系(其实很简单。。)成果如图所示:其中,关于计算TF-IDF是自然语言处理(NLP)中比较常见的方法,今天来介绍一下此方法。概念常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件

[自然语言处理] 文本向量化技术

前期准备TF-IDF技术等。词频统计技术用每一个词作为维度key,有单词对应的位置为1,其他为0,向量长度和词典大小相同。然后给每个维度使用词频当作权值。词频统计技术默认出现频率越高的词权重越大。A:我喜欢看电视,不喜欢看电影。B:我不喜欢看电视,也不喜欢看电影。A:我/喜欢/看/电视,不/喜欢/看/电影。B:我/不/喜欢/看/电视,也/不/喜欢/看/电影。.A:我 1,喜欢 2,看 2,电视 1

自然语言处理简洁自用代码合集

记录文字处理的各种简介的代码表示1.快速去除中文标点(read的时候要以utf8格式)def clean_str(string):"[^\u4e00-\u9fff]", " "r"\s{2,}", " ", string)#合并多个空格为一个return string.strip()2.快速分词,默认一行为一样本def seperate_line(string):return ''.join([w

大会丨ACL 2018:一文带你看自然语言处理领域最新亮点

编者按:上月,自然语言处理顶级会议ACL 2018在墨尔本成功举办。微软亚洲研究院联培博士任烁从大会现场带回了新鲜出炉的参会总结,与大家分享本届大会上的优秀论文和机器翻译最新进展。文末附微软亚洲研究院在本次ACL中入选论文的一键下载资源,感兴趣的朋友不要错过哦。7月15日至20日,自然语言处理顶级会议ACL 2018在澳大利亚墨尔本成功举办。本届大会投稿量和接受量均有增长,共收到投稿1544篇,最

自然语言处理论文10篇(转载)

本文经授权转载自公众号 Paper Weekly (ID:paperweekly)。Paperweekly 每周分享自然语言处理领域好玩的paper。1、Neural Personalized Response Generation as Domain Adaptation【个性化】【对话生成】 本文研究的问题是如何生成个性化的对话,模型仍是基于经典的seq2seq+attention,在该模型的

自然语言处理之朴素贝叶斯

朴素贝叶斯¶by 寒小阳1. 引言¶贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此,学习贝叶斯方法,是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。2. 贝叶斯公式¶贝叶斯公式就一行:P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)P(X)P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)P(X)而它其实是由以下的联合概率公式推导出来:P(Y,X

腾讯文智自然语言处理介绍与情感分析API调用

一.产品概述文智中文语义开放平台是基于并行计算系统和分布式爬虫平台,结合独特的语义分析技术,一站式满足用户NLP、转码、抽取、全网数据抓取等中文语义分析需求的开放平台。用户能够基于平台对外提供的OpenAPI实现搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用腾讯云文智中文语义平台以SDK模块方式提供服务,支持多种编程语言二.产品功能Action id查询:https://cloud.tencent.com/

从CNN视角看在自然语言处理上的应用

作者 | 卞书青本文主要包括了对如下几块内容的讲解,第一部分是对于常见的语言模型在进行文本表示时遇到的问题以及引入卷积神经网络的意义,第二部分是对于卷积神经网络模块的介绍,第三部分主要是介绍一些卷积神经网络应用于自然语言处理中的论文,第四部分主要是对这一篇综述进行总结。引例我们首先来看这么一个问题,假设我们需要对句子做情感上的分类。在语言模型里n-gram模型是可以用来解决,想法其实就是将连续的两

自然语言处理之----RNN(Recurrent Neural Network)

循环神经网络3-1. TextRNN - Predict Next StepPaper Finding Structure In TimeTextRNN-Tensor.pyimport tensorflow asimport numpy as.reset_default_graph()= [ "i like dog", "i love coffee", "i hate milk"]= " ".j

NLTK学习笔记(四):自然语言处理的一些算法研究

自然语言处理中算法设计有两大部分:分而治之 和 转化 思想。一个是将大问题简化为小问题,另一个是将问题抽象化,向向已知转化。前者的例子:归并排序;后者的例子:判断相邻元素是否相同(与排序)。自然语言中常用的一些基本算法,算是入个门了。递归使用递归速度上会受影响,但是便于理解算法深层嵌套对象。而一些函数式编程语言会将尾递归优化为迭代。如果要计算n个词有多少种组合方式?按照阶乘定义:n! = n*(n

自然语言处理学习笔记之中文文本分类

1. 中文处理的编码问题中文的编码不是utf8,而是unicode Python2.7解决中文乱码: 1). 文件开头#encoding:utf-82). python2.7使用sys.defaultencoding参考 import sys #这里只是一个对sys的引用,只能reload才能进行重新加载stdin,sys.stdout,sys.stderr#通过import引用进来时,setde

自然语言处理学习笔记(003)

 (转)语言学流派有哪些?需要了解哪些知识?--中央电大  胡吉成 语言学流派我们教材没有介绍,是本课程教学大纲增补的内容,学生要注意通过网上资料了解有关内容要求。介绍语言学流派的目的不在于死记几个概念,这样没有任何意义,而是给大家指出一个学习研究的方向,提供一个深入研究的线索,知道语言学史上还有这样一些观点,还有这样的成就,或者说还有这样一些有待进一步研究的问题,大家如有兴趣,可以深入钻研,我们

关于我的自然语言处理学习

自然语言处理学习自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域的中的一个重要方向。它研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及所有用计算机对自然语言进行的操作基于《python自然语言处理》一书的学习过程分享,我想更精简的提取出书中有用的东西,使其能快速上手使用。特此放到GitHub上不断更新。按照书中的顺序1. 语言处理的基础2. 结构化程序设计3. 语言处理的基本原理(标注

斯坦福自然语言处理习题课1——绪论

对于技术人员来说,如果要问当前最热门的技术是什么?我想大家一定会回答是人工智能技术。而在人工智能技术中,哪个技术方向最火呢?大家肯定会回答是深度学习技术。如果我们要问在深度学习技术中,哪些应用方向最火呢?我想大家可能会不约而同地说是机器视觉和自然语言处理了。机器视觉自然就不必说了,比如说像商汤、旷视、Face++等独角兽级企业,是史上成长最快的独角兽级企业了,融资规模在几十亿以上,同时机器视觉工程

《统计自然语言处理》读书笔记 一.基础知识及概念介绍

        最近准备学习自然语言处理相关的知识,主要参考《统计自然语言处理·宗成庆》和《Natural Language Processing with Python》,推荐大家阅读。第一篇主要介绍的是NLP的基础知识和概念介绍,其实也是我关于NLP的读书笔记吧,希望对大家有所帮助。一. 概念介绍        自然语言处理自然语言处理(Natural Language Processing,