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带你读《TensorFlow自然语言处理》之一:自然语言处理简介
本书首先介绍NLP和TensorFlow的基础知识,之后讲解如何使用Word2vec及其高级扩展,以便通过创建词嵌入将词序列转换为深度学习算法可用的向量。本书还介绍如何通过卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)等经典深度学习算法执行句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何在NLP任务中应用高性能的RNN模型(比如长短期记忆单元),还将认识神经机器翻译,并实现一个神经机器翻译器。
清华大学NLP组年末巨献:机器翻译必读论文列表
昨天,清华大学自然语言处理组(THUNLP)整理的机器翻译论文阅读清单在 GitHub 上上线了。对于元旦和寒假期间想要积累机器翻译背景知识、追踪前沿技术的同学来说,这份列表再合适不过了。
Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(二): Attention-based(上)
Transformer 结构是 Google 在 2017 年为解决机器翻译任务(例如英文翻译为中文)而提出,从题目中可以看出主要是靠 Attention 注意力机制,其最大特点是抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全是由 Attention 机制组成。为此需要先解释何为注意力机制,然后再分析模型结构。
阿里云机器翻译语种识别java调用指南
语种识别服务能够识别文本所属的语言种类,可应用在通用文本、沟通文本、电商文本、搜索关键词等多场景多样化的语种识别任务中。此篇简单介绍java调用
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