TEXTRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。 在一些自然语言处理任务中，当对序列进行处理时，我们一般会采用循环神经网络RNN，尤其是它的一些变种，如LSTM(更常用)，GRU。当然我们也可以把…
正如GloVe论文的标题而言，GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation，它是一个基于全局词频统计（count-based & overall statistics）的词表征（word representation）工具，它可以把一个单词表达…
英语单词通常有其内部结构和形成⽅式。例如，我们可以从“dog”“dogs”和“dogcatcher”的字⾯上推测它们的关系。这些词都有同⼀个词根“dog”，但使⽤不同的后缀来改变词的含义。而且，这个关联可以推⼴⾄其他词汇。 在word2vec中，我们并没有直接利⽤构词学中的信息。⽆论是在跳字模型还…
顾名思义，词向量是⽤来表⽰词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（word embedding）。近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。
自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。为了建设和完善语言模型，自然语言处理建立计算框架，提出相应的方法来不断的完善设计各种实用系统，并探讨这些实用…
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