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自然语言处理多任务学习目标

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 在之前的博文中,我讨论了如何利用相关任务提高多任务学习(MTL)模型的性能。在此之前,我们需要了解一下到底什么是多任务学习。 多任务学习是和单任务学习相对的一种机器学习方法。在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,而多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响。简单来说,就是同时求解多个问题。例如我们经常探讨的“千人千面”这种个性化问题,就是一种典型的多任务学习问题,它可以同时学习多个用户的兴趣偏好。 多任务学习(MTL)主要是由两个部分组成:a)用于任务学习的架构、b)训练相关的辅助任务。而且这两个方面仍有很大的改进空间。此外,多任务学习有可能成为从有限数据中训练更强大的模型的关键技术:训练得到的模型可以执行更广泛的NLP任

机器学习中,使用Scikit-Learn简单处理文本数据

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 机器学习中,我们总是要先将源数据处理成符合模型算法输入的形式,比如将文字、声音、图像转化成矩阵。对于文本数据首先要进行分词(tokenization),移除停止词(stop words),然后将词语转化成矩阵形式,然后再输入机器学习模型中,这个过程称为特征提取(feature extraction)或者向量化(vectorization)。本文会教你使用Scikit-Learn机器学习库中的三种模型来实现这一转化过程,包括CountVectorizer, TfidfVectorizer, HashingVectorizer。 词袋模型 在将文本数据进行分词操作以后,有两种处理方法,一种是做句法分析,另一种是对这些词从统计学上进行分析,即词袋模型(Bag-of-Words Model, BoW)。词袋模型将文档看成一个袋子,里面装着文档中的词汇表。词袋模型剔除了一些对于统计模型没有意义的词,即停止词,比如那些出现频率高的连词,介词。这些停止词在自然语言中起到很重要的连接作用,和词序一起构成了合乎文...

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