新手入坑NLP指南

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新手入坑NLP指南

由于最近一段时间需要进行一个NLP的项目,作为一个新手,可谓是一脸茫然,各种懵逼,借此博客纪录一下学习的路径,以及一些常用的包,一些基本的常识,一来是自己总结一下,二来可以给后面入坑NLP的同学一些稍微的借鉴。由于我也是新手文中不免有一些错误,欢迎大家批评指正。(本文针对nlp零基础新手,高手可以绕道了~)

本文持续更新中……….


一般NLP处理流程

首先需要对数据进行预处理,一般预处理包括统计所有训练数据里单词数目,单词频率,定义词典外的单词表示。
然后是建立 单词->id, id->单词 , id->word_vector 的三个映射(map),(具体的word_vector的获取方式后面会讲)
将所有的原始数据里的单词序列,处理成id序列,在进行深度学习的时候,还需要将所有的训练样本最好padding到相同的长度,或者将过长的序列截断,保证所有的序列长度相同,便于深度学习框架batch处理。一些专业的框架好像也可以处理一个batch中每个sequence长度不同的情况。
训练的时候一个序列的id,会经过一个embedding层,变成一个向量的序列,然后在用这个embedding后的向量序列进行后续的计算。
根据计算得到的结果计算和标签计算loss,进而计算梯度,然后梯度反向传播更新模型参数。

Word embedding

常用的中文word embedding方法是 word2vec

常用的英文的word embedding是glove

训练word2vec可以用gensim包

  • 加粗 Ctrl + B
  • 斜体 Ctrl + I
  • 引用 Ctrl + Q
  • 插入链接 Ctrl + L
  • 插入代码 Ctrl + K
  • 插入图片 Ctrl + G
  • 提升标题 Ctrl + H
  • 有序列表 Ctrl + O
  • 无序列表 Ctrl + U
  • 横线 Ctrl + R
  • 撤销 Ctrl + Z
  • 重做 Ctrl + Y

Markdown及扩展

Markdown 是一种轻量级标记语言,它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成格式丰富的HTML页面。 —— [ 维基百科 ]

使用简单的符号标识不同的标题,将某些文字标记为粗体或者斜体,创建一个链接等,详细语法参考帮助?。

本编辑器支持 Markdown Extra ,  扩展了很多好用的功能。具体请参考Github.

表格

Markdown Extra 表格语法:

项目 价格
Computer $1600
Phone $12
Pipe $1

可以使用冒号来定义对齐方式:

扫描二维码关注公众号,回复: 3454582 查看本文章
项目 价格 数量
Computer 1600 元 5
Phone 12 元 12
Pipe 1 元 234

定义列表

Markdown Extra 定义列表语法:
项目1
项目2
定义 A
定义 B
项目3
定义 C

定义 D

定义D内容

代码块

代码块语法遵循标准markdown代码,例如:

@requires_authorization
def somefunc(param1='', param2=0):
    '''A docstring'''
    if param1 > param2: # interesting
        print 'Greater'
    return (param2 - param1 + 1) or None
class SomeClass:
    pass
>>> message = '''interpreter
... prompt'''

脚注

生成一个脚注1.

目录

[TOC]来生成目录:

数学公式

使用MathJax渲染LaTex 数学公式,详见math.stackexchange.com.

  • 行内公式,数学公式为: Γ ( n ) = ( n 1 ) ! n N
  • 块级公式:

x = b ± b 2 4 a c 2 a

更多LaTex语法请参考 这儿.

UML 图:

可以渲染序列图:

Created with Raphaël 2.1.2 张三 张三 李四 李四 嘿,小四儿, 写博客了没? 李四愣了一下,说: 忙得吐血,哪有时间写。

或者流程图:

Created with Raphaël 2.1.2 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
  • 关于 序列图 语法,参考 这儿,
  • 关于 流程图 语法,参考 这儿.

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    1. 不支持离线功能
    2. IE9不支持文件导入导出
    3. IE10不支持拖拽文件导入


  1. 这里是 脚注内容.

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