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l****m 2018-07-10
向量(一)
在这个映射到实数向量中,希望两个义(或用法)上相似对应向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”对应向量余弦相似度就不再为零了。 向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求向量之前,传统做法是统计一个共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小矩阵,XijXij在所有料中,VV(vocabulary)中第i个和第j个同时数,|V||V|为大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到UU即视为所有向量: X=USVTX=USVT 但这样传统做法有很多问题: 由于很多没有现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对频做额外处理来达到好矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106数量级); 需要手动去掉停用(如although, a,...),不然这些频繁也会影响矩阵分解效果。
用****在 2018-07-10
向量(二)
N-gram神经网络模型 图2展了N-gram神经网络模型,从下往上看,该模型分为以下几个部分: - 对于每个样本,模型输入wt−n+1,...wt−1wt−n+1,...wt−1, 输句子第t个在字典中|V|个概率分布。 每个输入wt−n+1,...wt−1wt−n+1,...wt−1首先通过映射矩阵映射到向量C(wt−n+1),...C(wt−1)C(wt−n+1),...C(wt−1)。 然后所有向量拼接成一个大向量,并经过一个非线性映射得到历史隐层: g=Utanh(θTx+b1)+Wx+b2g=Utanh(θTx+b1)+Wx+b2 其中,xx为所有向量拼接成大向量,文本历史特征;θθ、UU、b1b1、b2b2和WW分别为向量层到隐层连接参数。gg未经归一化所有输概率,gigi未经归一化字典中第ii个单概率。 根据softmax定义,通过归一化gigi, 生成目标wtwt概率为: P(wt|w1,...,wt−n+1)=egwt∑|V|iegiP(wt|w1,...
双****4 2018-07-10
向量(三)
为了能简单看到效果,教程只设置了经过很少训练就结束并得到如下预测。我们模型预测 among a group of 下一个是the。这比较符合文法规律。如果我们训练时间更长,比如几个小时,那么我们会得到下一个预测是 workers。预测输格式如下所: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行预测典上概率分布,第二行概率最大对应id,第三行概率最大
1****6 2018-07-10
情感分析
自然言是一种典型序列数据(序列),近年来,循环神经网络及其变体(如long short term memory[5]等)在自然言处理多个领域,如言模型、句法解析、义角标注(或一般序列标注)、、图文生成、对话、机器翻译等任务上均现优异甚至成为目前效果最好方法。 图2. 循环神经网络按时间展开意图 循环神经网络按时间展开后如图2所:在第tt时刻,网络读入第tt个输入xtxt(向量)及前一时刻隐层状态值ht−1ht−1(向量,h0h0一般初始化为00向量),计算得本时刻隐层状态值htht,重复这一步骤直至读完所有输入。如果将循环神经网络所函数记为ff,则其公式可为: ht=f(xt,ht−1)=σ(Wxhxt+Whhht−1+bh)ht=f(xt,ht−1)=σ(Wxhxt+Whhht−1+bh) 其中WxhWxh是输入到隐层矩阵参数,WhhWhh是隐层到隐层矩阵参数,bhbh为隐层偏置向量(bias)参数,σσ为sigmoidsigmoid函数。
k****0 2018-07-09
使用Python SDK开发录类技能模板
此技能模板是针对录类技能设计模板,如海贼王录,游戏录等。本文从技能交互、部署讲述如何快速搭建海贼王录技能。 录类技能模板交互模型 录类技能跟用户交互很简单。用户说“来一个”,技能从录列中选取一条读给用户,用户可以继续说“来一个”继续听录,或者说“退”以结束交互。 使用模板开发技能流程 新建技能 新建技能详情请参阅自定义技能创建 配置意图 意图配置详情请参阅意图、常用达和槽位 录类技能模板需要创建“获取录”意图。获取录意图如下图所: 配置技能服务部署 录类技能模板使用CFC部署技能服务。使用CFC部署技能服务详情请参阅 百度云CFC 修改CFC函数代码 开发者通过模板创建函数以后,可在线编辑函数。
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