自然语言处理

数据是新的石油，文本是我们需要更深入钻探的油井。 文本数据无处不在， 在实际使用之前，我们必须对其进行预处理，以使其适合我们的需求。对于数据也是如此，我们必须清理和预处理数据以符合我们的目的。这篇文章将包括一些简单的方法来清洗和预处理文本数据以进行文本分析任务。 我们将在Covid-19 Twitter数据集上对该方法进行建模。这种方法有3个主要组成部分： 首先，我们要清理和过滤所有非英语的推文/文本，因为我们希望数据保持一致。 其次，我们为复杂的文本数据创建一个简化的版本。 最后，我们将文本向量化并保存其嵌入以供将来分析。 第1部分:清理和过滤文本 首先，为了简化文本，我们要将文本标准化为仅为英文字符。此函数将删除所有非英语字符。 def clean_non_english(txt): txt = re.sub(r'\W+', ' ', txt) txt = txt.lower() txt = txt.replace("[^a-zA-Z]", " ") word_tokens = word_tokenize(txt) filtered_word = [w for w in word_tokens if all(ord(c) < 128 for c in w)] filtered_word = [w + " " for w in filtered_word] return ""

机器学习是一门多领域交叉学科，需要很多知识储备。 对于机器学习，很多人也只是一知半解，想要知其然、究其实，但是面对各种各样的书籍、文章却无从下手，摸不清门路。 小白该具备哪些知识点呢？ 01 概念初识 机器学习领域内有很多专业术语，如繁星一般，穿插在各种技术文档、文献、书籍等资料中。学习机器学习的第一步就是了解这些专业术语，能够“读懂”各类文档。下面是一些比较常见的概念和定义： 实例： 表示具体的一件事物，可以是一本书，一只鸟等等，实例具有诸多属性，比如鸟的羽毛颜色、翅膀长度、鸟喙形状等等，我们可以凭借这些属性来判断鸟属于什么种类。 标签： 标签表示我们所关注的实例的“结果”或者“类型”，它是机器学习系统中预测的结果，或者是训练数据中所标识的正确答案。比如一本书可能是中文图书，也可能是外文图书，这就是这本书的标签或者说分类。 属性： 属性表示实例本身所具有的特性，实例与属性密不可分。实例往往具有很多属性，而在机器学习过程中，我们只关注对实例打标签有意义的属性。比如在判断书属于什么种类时，很明显出版时间这一属性对我们做决策并没有太大意义。 样本： 样本代表实例和实例标签的结合，用于模型训练和效果测试。在模型训练过程中，我们用大量实例的属性值（或特征）以及标签去调节模型中的参数，在测试阶段，使用训练好的模型输入实例的属性值，将模型的预测结果与对应实例的标签做对比。 大数据：

学术研究的一些心得体会 当我们开始高校研究生活时，我们就踏上了学术研究之路。这是一条探索未知世界，追求知识真理之路。这条道路上布满荆棘，充满了冒险和乐趣。本文通过分享自己在博士学习阶段亲身经历的研究经验和体会(主要涉及到文献检索、文献阅读、实验设计和论文写作这四个方面)，希望能帮助一些入门研究不久的同学对学术研究有新的认识，能在研究道路上少走弯路，迈向自己的成功之路。 1 引言 2014年9月，我提着行李箱一个人来到大连这陌生的城市开启了在大工的博士研究生涯。我是从大四毕业设计就已经开始接触自己现在的研究领域——自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)，经过了硕士，博士这将近九年的摸爬滚打，自己也有了一些研究的心得体会。特别是博士这五年，我觉得是我在研究道路上成长的五年，是自我感悟和磨练的五年。在博士的最后阶段，借此机会，写下我这些年在学术研究之路上自己的一些学习研究经验，希望能对大家有所帮助。 在介绍自己的研究经验之前，我推荐一本凌晓峰和杨强老师著的《学术研究，你的成功之道》[1]，这也是当年博士入学时导师推荐给我的。这本书对我学术研究起到了很大的帮助，我也是参考借鉴了书中的研究经验和体会，踏上了自己的研究之路。 图1. 学术研究的主要环节 什么是研究？在自然科学和工程领域，研究广义上可以理解为，通过可重复性的观察和可验证的结果

NLP问题如果要转化为机器学习问题，第一步是要找一种方法把这些符号数学化。 有两种常见的表示方法： 　　 One-hot Representation，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小，其中绝大多数元素为 0，只有一个维度的值为 1，这个维度就代表了当前的词。例如[0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]。这种表示方法会造成“词汇鸿沟”现象：不能反映词与词之间的语义关系，因为任意两个词都是正交的；而且，这种表示的维度很高。 　　Distributed Representation，表示的一种低维实数向量，维度以 50 维和 100 维比较常见，这种向量的表示不是唯一的。例如：[0.792, −0.177, −0.107, 0.109, −0.542, …]。这种方法最大的贡献就是让相关或者相似的词，在距离上更接近了。向量的距离可以用最传统的欧氏距离来衡量，也可以用 cos 夹角来衡量。 　　 　　 如果用传统的稀疏表示法表示词，在解决某些任务的时候（比如构建语言模型）会造成维数灾难。使用低维的词向量就没这样的问题。同时从实践上看，高维的特征如果要使用 Deep Learning，其复杂度太高，因此低维的词向量使用的更多。 并且 ，相似词的词向量距离相近，这就让基于词向量设计的一些模型自带平滑功能。 word2vec 是

前一篇， word2vec(一) 主要讲了word2vec一些表层概念，以及主要介绍CBOW方法来求解词向量模型，这里主要讲论文 Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 中的skip-gram model方法，这可以被视作为一种概率式方法。 前面有一篇讲过自然语言处理的词频处理方法即TF-IDF，这种方法往往只是可以找出一篇文章中比较关键的词语，即找出一些主题词汇。但无法给出词汇的语义，比如同义词漂亮和美丽意思差不多应该相近，巴黎之于法国等同于北京之于中国。对于一句话，如何根据上下文推断出中间的词语是什么，或者由某一个词推测出它的上下文一般是什么词语。这两种不同的思考方式正好对应两种Word2vec模型，即CBOW模型和Skip-gram模型。 　　 　　词向量即将字词从文字空间映射到向量空间，每一个字词都会有一个对应的代表其语义的向量。我们可以用传统的N-gram方法来得到向量，即统计方法，如 　　　 　　　 　　对于每一个单词，都可以根据词频来得出一个对应的向量，也是根据上下文得出，有一定的语义，但是这种方式的弊端是随着语料库中词语越多，模型参数越大，假设有N个词语，则得到的模型参数为N^2，如果N很大，则非常浪费内存，而且很多词语之间本身是不相关的，即很多位置都是0

自然语言处理与深度学习： 语言模型： N-gram模型： N-Gram模型：在自然语言里有一个模型叫做n-gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。在进行自然语言分析时，使用n-gram或者寻找常用词组，可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段 词向量： 神经网络模型： 注：初始化向量，可以先随机初始化。 传统神经神经网络只需要优化输入层与隐层，隐层与输出层之间的参数。 神经网络模型的优势：一方面可以得到词语之间近似的含义，另一方面求解出的空间符合真实逻辑规律 CBOW求解目标： 预备知识： 树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和,记为WPL。 分层的softmax设计思想：词频中出现词概率高的尽可能往前放，可以用哈夫曼树来设计。 自然语言哈夫曼树详解，包含构造和编码：https://blog.csdn.net/shuangde800/article/details/7341289 Hierarchical Softmax是用哈夫曼树构造出很多个二分类。 负采样模型： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4396372/blog/3912941

作者：szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为$14\times 14$，过滤器大小为$5\times 5$，二者做卷积，输出的数据维度为$10\times 10$（$14-5+1=10$）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客 吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之卷积神经网络（CNN）（上） 。 上述内容没有引入channel的概念，也可以说channel的数量为1。如果将二维卷积中输入的channel的数量变为3，即输入的数据维度变为（$14\times 14\times 3$）。由于卷积操作中过滤器的channel数量必须与输入数据的channel数量 相同 ，过滤器大小也变为$5\times 5\times 3$。在卷积的过程中，过滤器与数据在channel方向分别卷积，之后将卷积后的数值相加，即执行$10\times 10$次3个数值相加的操作，最终输出的数据维度为$10\times 10$。 以上都是在过滤器数量为1的情况下所进行的讨论。如果将过滤器的数量增加至16，即16个大小为$10\times 10\times 3$的过滤器，最终输出的数据维度就变为$10\times 10

作者 | liu_sy 来源 | 见文末『阅读原文』处 整理 | NewBeeNLP公众号 面试锦囊之面经分享系列，持续更新中 欢迎后台回复" 面试 "加入讨论组交流噢 文末也有内推，需要的同学自取哈 写在前面 之前通过非定向内推提前批，简历一直处于筛选状态中，然后大概在8.18在牛客看到一个前辈所在部门（推荐搜索）招人，就把简历发给了前辈，然后隔了两三天就通知了面试。 一面 （8.21 46分钟） 自我介绍 在广告算法比赛中，是如何构建特征的，以及如何识别哪些特征是重要的 word2vector 原理 lstm中的attention是怎么操作的 梯度消失及解决方法 BN的作用 手撕代码：链表相加（leetcode第二题）。需要注意的是最好提前练习如何写链表的示例，因为我们刷题只用写个函数 二面（8.24 60分钟左右） 自我介绍 提问项目和广告比赛，问了一些深度学习基础和机器学习基础 神经网络初始化方法。我回答了随机初始化和He初始化。面试官问我随机初始化有什么问题，He初始化解决了什么问题 BN的原理和作用。这里我的回答面试官提出了很多很多疑问，因为网上关于BN的解释也是说法不一，比如说一种常见说法是BN解决了 Internal Covariate Shift，但是他用sigmoid举例，那现在基本都用relu,relu大于0的时候，梯度都为1，也有这种问题吗

关于 Smartbi，似乎有很多标签：真Excel、复杂报表、性能、自助分析、数据挖掘、NLP….其中，一个“性能”标签，江湖上就有很多的传说，例如应用于火星探测器飞行数据的分析，应用于某省的经济普查，应用于某银行的大规模数据挖掘等等。 数据处理的性能，对于一款 BI软件 来说，是最基本的要求。然而，恰恰最基本的要求，却最能体现产品的品质，使其在众多竞品中脱颖而出。 那么， Smartbi又是如何做到数据处理性能如此强悍呢？ 一、 支持列式数据库 传统行式数据库的存储格式按照 ‘行’的方式把一行各个字段的数据存储在一起，一行行连续存储。对于把一行的数据写到数据库中，或者对一行数据中的某些字段进行修改，或者删除整行数据这些事务型的数据库操作来说，既直观也高效。 但是，在行式数据库上做 统计分析 的时候，这种存储格式效率并不高。例如：统计各地区的销售额和利润同比变化、统计各部门的业绩完成情况等等，都是在其中某些字段上的操作，但行式数据库却需要读取每一行的所有字段。在只分析销售额和利润的时候，把其它字段的数据如客户名称，签约时间，客户经理等等也统统都读了进来，浪费了大量资源。虽然通过 “索引”有一定的改善，但大量的索引所带来的存储空间浪费以及为维护这些索引所带来的时间浪费都会以指数级别增长。 图源：网络 列式数据库将同一个数据 “列”的各个值存放在一起，插入某一行数据时

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