目前數(shù)據(jù)不僅有文本的形式，還有圖片、視頻、音頻、地理信息等多種類型，其中個性化的數(shù)據(jù)占絕對多數(shù)。數(shù)據(jù)注釋，在數(shù)據(jù)的時代，對于人工智能來說，需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行注釋和分析，未來的方向可以是數(shù)據(jù)分析，當(dāng)然，前提是你對這個行業(yè)的方方面面都非常熟悉，大數(shù)據(jù)有以下四個特點:第一，數(shù)據(jù)巨大。
我對NLP的興趣主要是從工作中開始的，因為自己生活的需要而變得更加強(qiáng)烈。博士之前在一家數(shù)字文獻(xiàn)數(shù)據(jù)圖書館公司工作，做的是從文獻(xiàn)中提取專有名詞的工作(很粗糙，只是模板匹配)。之后在互聯(lián)網(wǎng)公司開發(fā)搜索引擎組件和網(wǎng)頁文本抽取工具。這些工作勉強(qiáng)可以認(rèn)為是很低級的NLP，但也很有用。畢竟，人們每天都要閱讀大量的電子資料或多次使用搜索引擎。如果我們能開發(fā)工具，使我們更容易和有效地獲取信息，這將節(jié)省每個人很多時間。
全文鏈接:用于句子分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)范式繼2012年深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為圖像任務(wù)的明星之后，2014年TextCNN誕生于世，成為CNN關(guān)于NLP 文本分類任務(wù)的經(jīng)典之作。TextCNN的目的是將CNN在圖像領(lǐng)域的成果復(fù)制到自然語言處理的NLP任務(wù)中。
當(dāng)時，它挑戰(zhàn)了文本分類SVM的地位。雖然當(dāng)時TextCNN模型的效果并沒有完全超越SVM，但是CNN的熱潮讓TextCNN受到了極大的追捧，成為了NLP 文本分類任務(wù)的經(jīng)典模型。首先，在部分摘要中指出，本文報告了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的一系列實驗，這些實驗基于預(yù)先訓(xùn)練的詞向量，用于句子級分類任務(wù)。
3、昆明住房公積金提取需要準(zhǔn)備什么材料在職公積金提取，職后公積金提取，聯(lián)系電話:16，材料真實，手續(xù)正規(guī)，速度快，無風(fēng)險，安全值得信賴的大公司，到賬成功后收取費用。|||||這個世界包含了難以想象的數(shù)字信息量，而且越來越快。從商業(yè)到科學(xué)，從政府到藝術(shù)，這種影響無處不在?？茖W(xué)家和計算機(jī)工程師為這種現(xiàn)象創(chuàng)造了一個新名詞:戲弄數(shù)據(jù)地。大數(shù)據(jù)時代是什么意思？大數(shù)據(jù)概念是什么意思？大數(shù)據(jù)什么意思？什么是大數(shù)據(jù)？它的起源在哪里？
