词形还原也是将单词转换为原来的相貌，和上一篇文章中介绍的词干提取不一样，词形还原要难的多，它是一个更加结构化的方法，在上一篇中的词干提取例子中，可以看到将wolves提取为wolv等，这些肯定不是我们所期望的。那么此处我们使用NLP词形还原的方式来将英语单词还原。 1. NLP…

这一系列的文章是关于netflix techblog的推荐系统相关文章的总结。大部分内容来自netflix-techblog:recommendations 最早在2006年，Netflix举办了一个名叫Netflix Prize的比赛，用来征集movie rating pre…

如发现任何侵权行为，请联系我。 Netflix体验由一系列排名算法提供支持，每种算法都针对不同的目的进行了优化。 例如，主页上的Top Picks行根据视频的个性化排名提出建议，而Trending Now行也包含最近的流行趋势。 这些算法以及许多其他算法一起用于为超过1亿成员构…

1. 简介 长期以来，词向量一直是NLP任务中的主要表征技术。随着2017年底以及2018年初的一系列技术突破，研究证实预训练的语言表征经过精调后可以在众多NLP任务中达到更好的表现。目前预训练有两种方法： Feature-based：将训练出的representation作为…

人机对话系统，或者会话交互，有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的，知识图谱作为一种大规模知识的表示形式，在人机对话系统中各模块都有重要的应用。而知性对话，则是基于知识图谱的人机会话交互服务。 AI 科技大本营邀请到了云知声 AI Labs 资深…

本文为你展示，如何用10几行 Python 语句，把 Yelp 评论数据情感分类效果做到一流水平。 答案是可以。 回顾《如何用机器学习处理二元分类任务？》一文，我们介绍过文本分类的一些常见方法。 首先，要把握语义信息。方法是使用词嵌入预训练模型。代表词语的向量，不再只是一个独特…

本文是 Word Embedding 系列的第一篇。本文适合中级以上的读者或者训练过word2vec/doc2vec/Paragraph Vectors的读者阅读，但别担心，我将在接下来的推文中介绍理论以及背景知识，并联系论文讲解代码是如何实现的。 我会尽力不把各位读者引导到一…

Attention是一种用于提升基于RNN（LSTM或GRU）的Encoder + Decoder模型的效果的的机制（Mechanism），一般称为Attention Mechanism。Attention Mechanism目前非常流行，广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注…

非负矩阵分解（NMF）是一种可以有效处理多变量数据的方法。本文介绍、分析了两种不同的 NMF 算法，这两种算法仅在更新规则（update rule）中使用的乘性因子（multiplicative factor）有所区别。其中一种可以对传统的最小二乘误差进行最小化（minimiz…