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自然语言处理发展历程自我总结

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zergskj/article/details/72862480 自然语言处理(NLP)历史悠久,从上个世纪初,便有人开始提出自然语言相关的规律和假设,但本人阅读了若干自然语言相关的书籍后,发现自然语言处理的方法论在长达近1个世纪的时间内并无半点实质上的进展。 自然语言处理的方法体系目前大致可分为两个方向: 1.形式化语言处理方向 这个方向吸引了众多学者,体系非常庞杂,其中诞生了很多处理主义,但都并未有革命性的变化,基本上属于盲人摸象,其中就包括了如下理论:范畴语法、语言串分析、语言集合论、有限状态语法、短语结构语法、线图分析、汉字结构、左结合、合一运算、依存配价、格语法、词汇模型…… 不一一列举了,防止被绕晕,其实都是文字概念上的变化,很多概念都有重复的嫌疑,总结一下,就是基于语言规则的形式化模型,各有各的细微变化,但都没有从根本上解决问题,用人力可以实现有限状态机的“有限度的”智能。 2.数字化语言处理方向 这个方向似乎才是沿着科学的道路在前进,但发展似乎也很慢,主要包括如下理...

谷歌开源 Embedding Projector 高维数据可视化

近段时间以来,机器学习领域内的进展已经催生出了很多激动人心的结果,其应用已经延展到了图像识别、语言翻译、医学诊断等许多领域。对研究科学家来说,随着机器学习系统的广泛应用,理解模型解读数据的方式正变得越来越重要。但是,探索数据的一大主要难题是数据往往具有数百个乃至数千个维度,这需要我们使用特别的工具才能研究调查清楚数据空间。 为了实现一种更为直观的探索过程,谷歌今日布开源了一款用于交互式可视化和高维数据分析的网页工具 Embedding Projector,其作为 TensorFlow 的一部分,能带来类似 A.I. Experiment 的效果(参阅:业界 | 谷歌推出 A.I. Experiments:让任何人都可以轻松实验人工智能)。同时,谷歌也在 projector.tensorflow.org 放出了一个可以单独使用的版本,让用户无需安装和运行 TensorFlow 即可进行高维数据的可视化 探索嵌入(embeddings) 训练机器学习系统所需的数据一开始的形式是计算机无法直接理解的。为了将这些我们人类能够自然而然理解的东西(如:话语、声音或视频)翻译成算法能够处理的形式,我...

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