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自然语言处理第一番之文本分类器

前言 文本分类应该是自然语言处理中最普遍的一个应用,例如文章自动分类、邮件自动分类、垃圾邮件识别、用户情感分类等等,在生活中有很多例子,这篇文章主要从传统和深度学习两块来解释下我们如何做一个文本分类器。 文本分类方法 传统的文本方法的主要流程是人工设计一些特征,从原始文档中提取特征,然后指定分类器如LR、SVM,训练模型对文章进行分类,比较经典的特征提取方法如频次法、tf-idf、互信息方法、N-Gram。 深度学习火了之后,也有很多人开始使用一些经典的模型如CNN、LSTM这类方法来做特征的提取, 这篇文章会比较粗地描述下,在文本分类的一些实验 传统文本分类方法 这里主要描述两种特征提取方法:频次法、tf-idf、互信息、N-Gram。 频次法 频次法,顾名思义,十分简单,记录每篇文章的次数分布,然后将分布输入机器学习模型,训练一个合适的分类模型,对这类数据进行分类,需要指出的时,在统计次数分布时,可合理提出假设,频次比较小的词对文章分类的影响比较小,因此我们可合理地假设阈值,滤除频次小于阈值的词,减少特征空间维度。 TF-IDF TF-IDF相对于频次法,有更进一步的考量,词出现的...

解密:智能美妆和动效自拍背后的技术

雷锋网按:本文来自腾讯优图,雷锋网已获授权。主要介绍了人脸识别系统的三大组成部分,并对手机相机能自动美颜的原因进行了深度剖析。 这是一个“看脸”的时代,一谈人脸技术,大家最为熟知就是人脸识别。该技术在金融、社保、教育、安防等领域表现活跃,成为AI技术领域的明星。优图微信公众号之前也重点介绍过优图人脸识别,本文主要介绍一些背后默默支持人脸识别的技术。欲了解优图人脸识别技术可参见《深度学习在人脸识别中的应用——优图祖母模型的“进化”》 一般而言,一个完整的人脸识别系统包含三大主要组成部分,即人脸检测、人脸配准以及人脸识别。三者流水线操作:人脸检测在图像中找到人脸的位置,接着人脸配准在人脸上找到眼睛、鼻子、嘴巴等面部器官的位置,最后人脸识别抽取特征与既有人脸比对计算相似度,确认人脸对应的身份。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。