系列文章
[常見的自然語言處理技術] 重不重要？TF-IDF 會告訴你
前言 在自然語言處理的諸多課題如信息檢索（ information retrieval ）和文本探勘（ text mining ）當中，我們希望找出重要的單詞或...
[常見的自然語言處理技術] 文本相似度(I): Word Embeddings
前言 在我們每日使用的語言當中，我們經常能根據單詞所表的意義區分出同義詞與反義詞，例如英文中形容詞 thoughtful 與 attentive 、 consi...
[常見的自然語言處理技術] 文本相似度(II): Cosine Similarity
前言 昨天我們使用了 Python 自然語言處理套件 spaCy 預訓練好的 word embedding model 將英文單詞轉換成為高維度的向量。今天就讓...
[常見的自然語言處理技術] 文本相似度(III): Word2vec帶你深入word embeddings
前言 繼續來討論語意相似度，今天我們將深入探討如何實現 word embedding 。也就是說，我們要將單詞轉為向量（維度可自行決定），並且確保意義相仿的單詞...
[常見的自然語言處理技術] 文本相似度(IV): 建立自己的Word2vec模型
前言 原本以為文本相似度這個主題兩天就可以結束了，沒想到花了四天來講。今天將會是介紹自然語言處理基礎的最後一篇，就讓我們做個客製化的 embedding mod...
[深度學習回顧] How Deep Would You Learn?
前言 不知不覺，鐵人賽的賽程已經來進行了一半，每天發文使得生活過得非常充實。也感謝這裡的許多高手發表優質文章，讓第一次參賽又是跨IT領域的自己感到無比熱血。大家...
[神經機器翻譯理論與實作] 這個翻譯不大正經
前言 也許你會覺得，這個標題下得很神經。沒錯！因為今天要正式進入新的主題－神經機器翻譯。我們今天將會從機器翻譯這個課題出發，綜覽在自然語言處理的發展中機器翻譯演...
[神經機器翻譯理論與實作] AI也會寫故事？聊聊文本生成吧！
前言 近年來以谷歌的 Google Assistant 、蘋果的 Siri 和微軟的 Cortana 為首的聊天機器人能夠如真人一般與人類進行日常聊天，成為大家...
[神經機器翻譯理論與實作] Google Translate的神奇武器- Seq2Seq (I)
前言 Google 在2016年公開宣布翻譯系統的全面改革，一改沿用多年的 Phrase-Based Statistical Machine Translati...
[神經機器翻譯理論與實作] Google Translate的神奇武器- Seq2Seq (II)
前言 我們緊接著切入 RNN 為架構的編碼器-解碼器。 在seq2seq之前 RNN Encoder-Decoder 在 Google 正式提出 seq2seq...