文本挖掘的分词原理

在做文本挖掘的时候,首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词,但是也有时候需要把多个单词做为一个分词,比如一些名词如“New York”,需要做为一个词看待。而中文由于没有空格,分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文,分词的原理都是类似的,本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。


异构计算, GPU和框架选型指南

深度学习训练和推理的过程中,会涉及到大量的向量(vector),矩阵(matrix)和张量(tensor)操作,通常需要大量的浮点计算,包括高精度(在训练的时候)和低精度(在推理和部署的时候)。GPU, 作为一种通用可编程的加速器,最初设计是用来进行图形处理和渲染功能,但是从2007年开始,英伟达(NVIDIA)公司提出了第一个可编程通用计算平台(GPU),同时提出了CUDA框架,从此开启了GPU用于通用计算的新纪元。此后,不计其数的科研人员和开发者,对各种不同类型的算法用CUDA进行(部分)改写,从而达到几倍到数百倍的加速效果。尤其是在机器学习,特别是深度学习的浪潮来临后,GPU加速已经是各类工具实现的基本底层构架之一。本章里,会简单介绍GPU的基本架构,性能指标,框架选择等等和深度学习相关的内容。


Attention机制

Encoder-Decoder

所谓encoder-decoder模型,又叫做编码-解码模型。这是一种应用于seq2seq问题的模型。

什么是seq2seq呢?简单的说,就是根据一个序列x,来生成另一个输出序列y。seq2seq有很多应用,例如翻译,文档摘要,问答系统等等。在翻译中,输入序列是待翻译的文本,输出序列是翻译后的文本;在问答系统中,输入序列是提出的问题,而输出序列是答案。


GloVe数学原理详解

什么是GloVe?

正如论文的标题而言,GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation,它是一个基于全局词频统计(count-based & overall statistics)的词表征(word representation)工具,它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量,这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性,比如相似性(similarity)、类比性(analogy)等。我们通过对向量的运算,比如欧几里得距离或者cosine相似度,可以计算出两个单词之间的语义相似性。


模型压缩及移动端部署

​ 深度神经网络在人工智能的应用中,包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理等各方面,在取得巨大成功的同时,这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存开销,严重阻碍了资源受限下的使用。本章总结了模型压缩、加速一般原理和方法,以及在移动端如何部署。


word2vec中的数学原理详解

简介

word2vec最初是由Tomas Mikolov 2013年在ICLR发表的一篇文章Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space, 并且开源了代码,作用是将所有词语投影到K维的向量空间,每个词语都可以用一个K维向量表示。由于它简洁,高效的特点,引起了人们的广泛关注,并应用在很多NLP任务中,用于训练相应的词向量。


迁移学习

​ 本章主要简明地介绍了迁移学习的基本概念、迁移学习的必要性、研究领域和基本方法。重点介绍了几大类常用的迁移学习方法:数据分布自适应方法、特征选择方法、子空间学习方法、以及目前最热门的深度迁移学习方法。除此之外,我们也结合最近的一些研究成果对未来迁移学习进行了一些展望。并提供了一些迁移学习领域的常用学习资源,以方便感兴趣的读者快速开始学习。


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