一文了解自然语言处理神经史（下）-低调大师

一文了解自然语言处理神经史（下）

2018-11-26 686

2014年-序列到序列模型

2014年，Sutskever等人提出序列到序列学习，一种通过神经网络将一个序列映射到另一个序列的通用框架。在该框架中，编码器神经网络逐个符号地处理句子并将其压缩成矢量表示; 然后，解码器神经网络基于编码器状态逐个符号地预测输出符号，在每个步骤中将先前预测的符号作为输入，如下面的图8所示。

机器翻译成了这个框架的杀手级应用。2016年，谷歌宣布开始用NMT模型替换其基于单片短语的MT模型（Wu et al.，2016）。根据Jeff Dean的说法，这意味着用500线性神经网络模型替换500,000行基于短语的MT代码。

由于其灵活性，该框架现在是自然语言生成任务的首选框架，不同的模型承担编码器和解码器的角色。重要的是，解码器模型不仅可以以序列为条件，而且可以以任意表示为条件。这使得例如基于图像生成标题（Vi

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一文了解自然语言处理神经史（上）

本文扩展了Herman Kamper和我在2018年深度学习Indaba组织的自然语言处理前沿课程。整个课程的幻灯片都可以在这里找到，这篇文章将主要讨论NLP中基于神经网络方法的近期进展。免责声明：本文尝试将大约15年NLP的发展历程浓缩为今天最相关的八个里程碑，因此遗漏了许多相关和重要的发展。特别是，它严重偏向于当前的神经方法，这可能给人留下此期间没有其他有影响力方法的错误影响。 2001年-神经语言模型语言建模是在给定前面的单词的情况下预测文本中的下一个单词的任务。它可能是最简单的语言处理任务，具有实际应用，如智能键盘和电子邮件响应建议（Kannan et al.,2016）。语言建模有着丰富的历史。基于n-gram的经典方法采用平滑处理看不见的n-gram（Kneser＆Ney,1995）。Bengio等人于2001年提出了

2018-11-27

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本文整理自知乎上的一个问答，分享给正在学习自然然语言处理的朋友们！一、自然语言处理是什么？自然语言处理说白了，就是让机器去帮助我们完成一些语言层面的事情，典型的比如：情感分析、文本摘要、自动问答等等。我们日常场景中比较常见到的类似Siri、微软小冰之类的，这些的基础都是自然语言处理，另外还有一些语音处理，这就暂且不表了。总之，你看到的机器与人利用语言交互，用机器模拟人脑阅读，对话，评论等等这些的基础都是自然语言处理的范畴之内。二、自然语言处理怎么学？自然语言处理的实际入门步骤来说，假如单单从应用来说，我觉得还是直接先从简单的应用搞起更好一点，上来就是理论的话可能对一些人还是比较枯燥，我认为一个好的过程是：实践-理论-实践，先由实践搞起，加深兴趣，然后理论研究，深化理解，最后继续实践，知行合一。闲言少叙，下面说下自己的入门步骤： 1、分词针对中文而言(当然假如你处理英文，可直接跳过这一步)，首先就是分词的问题，因为中文相对于英文，并不是空格分隔的，另外进行自然语言处理的相关实践，也不大可能直接一长段文本进行操作，所以分词还是首当其中的。分词的原理暂且不说(比如CRF、霍夫曼等等...

2018-11-28

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Spring

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。