结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的，B（开头）,M（中间),E(结尾),S. 角色观察以“唱首张学友的歌情已逝”为例，}由于"唱首"的Attribute为 nz 16，不是nr 和 nnt，故默认给它指定一个角色NR.A，频率为n

HanLP二元核心词典解析本文分析：HanLP版本1.5.3中二元核心词典的存储与查找。当已经有缓存bin文件时，那直接读取构建start和pair数组，速度超快。这个缓存文件是序列化保存起来的。TreeMap<Integer, TreeMap<

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首先把自定义词添加到词库中：。若启用了归一化，则会将自定义词进行归一化操作。if return false;//判断DoubleArrayTrie和BinTrie是否已经存在word. 因此，不在核心自定义词典中的词是使用BinTrie树保存的。假设使用

自然语言处理在很大程度上与计算语言学重合。除此之外，ACL学会下设多个特殊兴趣小组，聚集了NLP/CL不同子领域的学者，性质类似一个大学校园的兴趣社团。其中比较有名的诸如SIGDAT、SIGNLL等。此外还有一个International Committe

是分析师眼里的“AI技术执牛耳者”，被资本捧上神坛，市值一度飞升千亿；也曾被贬只是“财报上的小公司”，风险巨大。作为A股的“人工智能第一股”，科大讯飞在享受光环的同时，也面临一个新的烦恼——如何在业绩上证明自己。就3月底发布的年报来看，科大讯飞2017年的

在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。相关信息和当前预测位置之间的间隔就肯定变得相当的大,RNN训练会变得很困难。LSTM网络

3月29日消息，深交所上市公司科大讯飞昨晚发布了2017年年报。报告显示，科大讯飞2017年实现净利润4.3亿元，同比减少10.27%。截止本报告期末，讯飞开放平台开发者达51.8万，年增长量超过前五年总和；应用总数达40万，年增长量超过前五年总和。科大讯

解决办法是多层神经网络，底层神经元的输出是高层神经元的输入。每砍一刀，其实就是使用了一个神经元，把不同砍下的半平面做交、并等运算，就是把这些神经元的输出当作输入，后面再连接一个神经元。这个例子中特征的形状称为异或，这种情况一个神经元搞不定，但是两层神经元就

Preface说了好久要手撕一次lstm预测，结果上学期用bucket时遇到issue后就搁了下来，后面还被突然尴尬了几次(⊙﹏⊙)b。Code今天也是事起突然，然后就写了段测试程序:. acc_l *= 0Noteadam要比sgd显著地快，见文末los

“那一些被认作常识的东西，是不是只是时代的附属品？从整个历史的长河去看待，也许是一些莫名其妙或者残忍至极的怪事而已”。这两年因为一些爆炸式的AI应用，导致又把公众的视野转向这个方向发展，自图灵提出“图灵测试”之后，AI已经爆发了两次热潮，相应的也跌入了两次

本文翻译自 Christopher Olah 的博文 Understanding LSTM Networks，原文以图文并茂的形式，深入浅出地为初学者介绍了 LSTM 网络。我很有幸能碰到这样一篇极具启发性的文章，并翻译成中文介绍给更多的朋友。递归神经网络

里面通过通俗易懂的图示方式介绍了神经网络中的前向和后向传播的整个过程。图片来自原文，如果有侵权我会自行删除。这篇文章描述了采用反向传播算法的多层神经网络的训练过程。第一个单元是权重系数和输入型号的乘积和。

基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Ke

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本文将详细介绍卷积滤波器的具体机理，当然不要担心数学问题，只要能熟练掌握百以内加减法和九九乘法表就可以。我们不能因为有了神经网络，就像卡兹一样停止思考。所以不管借助神经网络解决任何问题，第一步也是最关键的一步，就是了解你的问题本身。

曾记得十几天之前否？那时我们踌躇满志的跨进了2018，满怀着对未来的渴望和珍重……然后我们惊奇的发现，2018第一个火起来的词叫“撒币”。似乎一夜之间，直播答题和这个叫做”撒币”的关键词就火了。王思聪的冲顶大会、映客的芝士超人、花椒的百万赢家，一时之间大佬

详述自己的技术基础。想做关于web的毕业设计，因为自己比较熟悉这方面的内容，加上自己对这方面比较感兴趣。自动生成考卷，能够再输入一定条件下，自动生成考卷。

本文将向你介绍一种通过图像识别实现“跳一跳”机器人的方法。第一节 图像识别文中提到的所有方法和步骤均仅涉及简单的向量计算。比较像素点的颜色。求向量集合的中心。比较两个颜色的相似度可以计算它们的欧几里得距离。再将向量S除以集合元素的个数，结果即为它们的中心。