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【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85228275 【全部课程列表】 第01课_自然语言处理概论 共53页.pptx 第02课_语言模型 共69页.pptx 第03课_神经序列模型 I 共56页.pptx 第04课_神经序列模型 II 共34页.pptx 第05课_神经序列模型 III 共49页.pptx 第06课_神经序列模型 IV 共39页.pptx 第07课_神经序列模型 V 共34页.pptx 第08课_神经序列模型 VI 共41页.pptx 第09课_FSM 自动机 共34页.pptx 第10课_HMM CRF 共37页.pptx
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互联网新技术在线教育领航者
自动机
提纲
3
互联网新技术在线教育领航者
Seq2Seq 模型可视化
Word Embedding 可视化
Attention 可视化
自动机
(Weighted) Finite State Acceptor
(Weighted) Finite State Transducer
Chinglish 生成
Noisy Channel Model & HMM
EM 算法
Seq2Seq 模型可视
化
4
互联网新技术在线教育领航者
Word Embedding 可视化
𝑥
1
, … , 𝑥
𝑛
; 𝑥
𝑖
∈ 𝑅
𝑑
人可以直接观察的维度: 2 or 3
降维;保留相似性
PCA: Principal component analysis
t-SNE: t-Distributed Stochastic Neighbor
Embedding
Seq2Seq 模型可视
化
PCA: Principal Component Analysis
𝑥
1
, … , 𝑥
𝑛
; 𝑥
𝑖
∈ 𝑅
𝑑
将高维数据投射到 2 维空间中:
第一维 (first component)
𝑡
𝑖
1 = x
i
∗ w
1
; w
1
∈ 𝑅
𝑑
𝑎𝑛𝑑
𝑤
1
= 1
第二维 (second component)
𝑡
𝑖
2 = x
i
∗ w
2
; w
2
∈ 𝑅
𝑑
𝑎𝑛𝑑
𝑤
2
= 1
如何求解 w
1
, 𝑤
2
?
最大化 𝑡
𝑖
1 的方差 ( 如何可视化课程的学
员? )
𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥
𝑤
1
=1
∑(𝑥
𝑖
𝑤
1
)
2
5
互联网新技术在线教育领航者
Seq2Seq 模型可视
化
PCA: Principal Component Analysis
𝑥
1
, … , 𝑥
𝑛
; 𝑥
𝑖
∈ 𝑅
2
→ 𝑡
1
, … , 𝑡
𝑛
;
𝑡
𝑖
∈ 𝑅
6
互联网新技术在线教育领航者
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资源评论
- weixin_402723232022-05-14用户下载后在一定时间内未进行评价,系统默认好评。
passionSnail
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