机器学习:2.NPL自然语言处理
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习:2.NPL自然语言处理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1. 词带的简单解释:
每一个词出现了多少次,缺点是不知道顺序
2.seq2seq自然语言处理的核心
RNN:
一对一:输入一个,输出一个
一对多:输入一个,输出多个
多对一:输入多个,输出一个
多对多:输入多个,输出多个
原始数组:
改变一次的数组:
改变两次的数组:
改变三次的数组
结果输出:
greedy decoding 避免最佳的回答方式,使用其他的解码方式
beam search decoding 从最佳回答中,选择几种方式,给出其他解决方案
二:入门自然语言处理
基本的技能用法:
字符串操作:1.空格处理:strip()函数默认是去重空格,而且是左右两边的空格一起去重
字符串的大小转化
demo = " hello world! " ret1 = demo.upper() print(ret1) HELLO WORLD! ret2 = demo.lower() print(ret2) hello world!
字符串的反转
demo = " hello world! " ret1 = demo[::-1] print(ret1) # 结果:!dlrow olleh
字符串子串的查找
demo = " hello world! " ret1 = demo.find("h") print(ret1)
# 结果:1 返回索引
以上是关于机器学习:2.NPL自然语言处理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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