开篇
这边给自己挖个大坑,这边主要讲一些基本的nlp任务和对应的算法,希望给大家一个对应的索引,以便去很好的寻找相对应的算法,也希望能够和我未来写的博客建立起来链接。
目录
注意这边这是一个目录,我会慢慢丰富这个目录,然后建立目录和相应的博客链接。
- 词性分析
算法:基于Bi-LSTM-CRF算法体系,以及丰富的多领域词表 - 句法分析(依存句法分析、成分句法分析)
算法:shift-reduce、graph-based、Bi-LSTM
依存句法 - 情感分析(情感对象、情感属性、情感属性关联)
算法: 情感词典挖掘、属性级、句子级、篇章级情感分析 - 句子生成
算法:Beam Search、Seq2Seq+Attention - 句子相似度(浅层相似度、语义相似度)
算法:Edit Distance,Word2Vec,DSSM
中文短文本相似度:WMD
深度文本匹配的基本方法
深度文本匹配模型(一)
深度文本匹配模型(二) - 文本分类/聚类(垃圾防控、信息聚合)
算法:ME,SVM,FastText
文本分类
textcnn源码解读 - 文本表示(词向量、句子向量、篇章向量、Seq2Seq)
算法:Word2Vec、LSTM、DSSM、Seq2Seq为基础进行深入研究
深度学习中文NLP任务实战(一):中文词向量的训练
深度学习中文NLP任务实战(二):使用训练好的词向量 - 知识库
算法:数据规模:电商同义词,通用同义词,电商上下位,通用上下位,领域词库(电商词、娱乐领域词、通用实体词),情感词库
应用的简介
应用