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人工智能NLP成神之路!
念旧_
创建于2024-05-11
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创建于2024-05-11
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实战项目--随机森林模型评估特征的重要性
前言: 笔者最近参加了一个比赛,赛题是搭建一个多特征二分类模型,由于模型的性能在最优参数左右达到了瓶颈值,所以查阅了大量特征选择的文章,受到【机器学习】11 种特征选择策略总结! 这篇文章的启发,在实
人工智能NLP--特征提取之词性标注(Part-of-Speech Tagging)
一、前言 前面笔者详细为大家揭开了词嵌入的神秘薄纱,那么现在,就让笔者带领大家领略人工智能自然语言处理的另一个美丽的技术--特征提取中的,词性标注(Part-of-Speech Tagging)。 二
人工智能NLP--特征提取之词嵌入(Word Embedding)
一、前言 在上篇文章中,笔者详细讲解介绍了人工智能自然语言处理特征提取中的TD-IDF型文本处理方法,那么接下来,笔者将为大家揭晓,目前阶段,在特征提取,也就是文本数据转成数字数据领域内最常用也是最好
人工智能NLP--特征提取之TF-IDF方法
一、前言 前面一篇文章讲了在NLP模型中将文本数据转换成数值数据的基础方法---词袋模型,那么现在笔者就带领大家来认识一下对词袋模型的另一种优化改进方法---TF-IDF 二、定义,组成和简介 TF-
人工智能NLP--特征提取之词袋模型(通俗简单,看完必懂!)
一、前言: 相信不少学人工智能自然语言处理或者对机器学习,深度学习等等模型处理文本任务的同学都会产生这个疑问: 咦 ? 这算法模型归根到底不就是个数学和计算机硬件综合的多行命令代码吗 ? 它是怎么读懂
人工智能--深度学习之参数初始化(极其详细,通俗简单!)
一.常见的参数初始化方法 在人工智能算法中,参数初始化是深度学习模型训练过程中的一个关键步骤,它对模型的性能和训练速度有着重要的影响。以下是一些常见的参数初始化方法: 零初始化:即将所有参数初始化为0
谈谈我的第一个情感分析NLP模型项目
记得之前看过一篇文章,作者讲的就是人工智能一步步深入学习的路线,方法,态度以及目标。文章我现在也找不到了,只有脑子里还剩一点其中讲的学习方法和学习态度,但在其评论区里面一位某科技顶尖公司的leader