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自然语言处理
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小小大魔王OP
2021-08-04 17:23:47
了解RNN吗,LSTM呢,LSTM相对RNN有什么特点
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2021-08-04 17:23:31
了解HMM和CRF吗?
码农SSKK
2021-08-04 17:22:55
了解命名实体识别吗?通常用什么方法,各自有什么特点
2021-08-04 17:22:30
能介绍下jieba吗?
2021-08-04 17:21:51
过拟合有哪些表现,怎么解决?
2021-08-04 17:21:25
样本不平衡的解决方法?
2021-08-04 17:21:05
如何计算文本相似度?
2021-08-04 17:20:29
NLP的文本表征的方法(词向量)有哪些?
秋名山coder
2021-08-02 17:36:40
老师,我想问下,因子分解机和梯度提升决策树丰富特征的方法,那么为什么梯度提升树能成为丰富特征的方法,决策树不行吗
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歪果仁在中国
2021-07-28 10:33:26
1.老师们,word2vec与embedding的关系是啥啊 2.那embedding 层用还可以用什么来训练权重呢 3.bert不是干这个的吧?
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大表哥PLUS
2021-07-27 11:01:34
老师,CNN中的卷积核是求出来的吗?还是自己给定的?
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不想当厨子
2021-07-20 18:37:44
还有这个地方我不是很懂 比如第一个例子总共才10个词,采用权重最高的15个词求和,这个是怎么弄的 第二个例子中关键词被较长的篇幅稀释了,关键词指的是什么呢
2021-07-20 18:36:52
这个地方我有个问题,就是说如果词频模型作用有限的时候,伯努利模型要优于多项式模型,是这个意思吗 但是根据公式的话,按经验来判断,一般出现“发票”的垃圾邮件的封数不是应该除以垃圾邮件中总词语的个数不是应该小于垃圾邮件中出现“发票”的次数除以垃圾邮件中总词语的个数吗 我想问的是这个地方说的意思是篇幅较大时伯努利更具优势,是这个意思吗
2021-07-20 18:33:47
这个伯努利分布模型的概率函数分子的解释是不是有点问题应该是每封垃圾邮件中出现“发票”的次数的总和(不考虑重复词语吧)但是分子是垃圾邮件的封数,分母是所有词不重复出现的次数,这个相除的结果有什么说法吗
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小姜山
2021-07-15 16:36:24
老师 SVC(probability=True) 这个probability是什么作用
知识、问题、经验、心得
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