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1****6 2018-07-10
感分析
文章结构: 背景介绍——模型概览——数据集介绍——配置模型——训练模型——应用模型——应用模型并进行预测——总结——参考文献 本教程源代码目录book/understand_sentiment,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 自然言处理中,感分析一般是指判断一段文本所表达绪状态。其中,一段文本可以是一个句子,一个段落或一个文档。绪状态可以是两类,如(正面,负面),(高兴,悲伤);也可以是三类,如(积极,消极,中性)等等。感分析应用场景十分广泛,如把用户购物网站(亚马逊、天猫、等)、旅游网站、电影评论网站上发表评论分成正面评论和负面评论;或为了分析用户对于某一产品整体使用感受,抓取产品用户评论并进行感分析等等。表格1展示了对电影评论进行感分析例子: 自然言处理中,感分析属于典型文本分类问题,即把需要进行感分析文本划分为其所属类别。文本分类涉及文本表示和分类方法两个问题。
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”,技能从录列表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“退出”以结束交互。 使用模板开发技能流程 新建技能 新建技能详请参阅自定义技能创建 配置意图 意图配置详请参阅意图、常用表达和槽位 录类技能模板需要创建“获取录”意图。获取录意图如下图所示: 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,可线编辑函数。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
基于神经网络模型不需要计算和存储一个料上统计产生大表,而是通过学习息得到词向量,因此能很好地解决以上问题。本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。 效果展示 本章中,当词向量训练好后,我们可以用数据可视化算法t-SNE[4]画出词特征二维上投影(如下图所示)。从图中可以看出,义相关(如a, the, these; big, huge)投影上距离很近,意无关词(如say, business; decision, japan)投影上距离很远。 图1. 词向量二维投影 另一方面,我们知道两个向量余弦值[−1,1][−1,1]区间内:两个完全相同向量余弦值为1, 两个相互垂直向量之间余弦值为0,两个方向完全相反向量余弦值为-1,即相关性和余弦值大小成正比。
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