从上一篇分享开始，我们转入文本分析的另外一个领域，文本“情感分析”（Sentiment Analysis），也就是指我们要针对一段文本来判断其文字“色彩”。文本情感分析是一个非常实用的工具。我们从最基础的文档情感分类这个问题说起，这个任务是把一个单独...

到目前为止，我们讲完了对话系统的基础知识。一般来说，对话系统分为“任务型”和“非任务型”这两种基本类型。针对任务型对话系统，我们重点介绍了其各个组件的任务，以及这些组件都有哪些模型给予支撑。针对非任务型对话系统，也就是“聊天机器人”，我们主要介绍了如...

对话系统分为“任务型”和“非任务型”两种基本类型。周一的分享里，我们讨论了任务型对话系统的一些技术要点，重点介绍了任务型对话系统的各个组件及其背后的模型支撑。 今天，我们就来看一看**非任务型对话系统**的主要技术要点。非任务型的对话系统有时候又会被...

在上一期的分享中，我为你开启了另外一种和文字相关的人工智能系统——对话系统的一些基础知识。我重点和你分享了对话系统的由来，以及对话系统分为“任务型”和“非任务型”两种类型的概况。同时，我们也聊了聊早期的基于规则的对话系统的构建，以及这样的系统对后来各...

在文本分析这个重要的环节里，我们已经分享了Word2Vec模型，包括模型的基本假设、模型实现以及一些比较有代表意义的扩展模型。我们还讨论了基于深度学习的文本分析模型，特别是对序列建模的深度学习利器RNN，包括RNN的基本框架，流行的RNN模型实现，以...

周一我们进一步展开了RNN这个基本框架，讨论了几个流行的RNN模型实现，从最简单的RNN模型到为什么需要“门机制”，再到流行的LSTM和GRU框架的核心思想。 今天，我们就来看一看RNN究竟在自然语言处理的哪些任务和场景中有所应用。 简单分类场景我们...

这周，我们继续来讨论基于深度学习的文本分析模型。这些模型的一大特点就是更加丰富地利用了文字的序列信息，从而能够对文本进行大规模的建模。在上一次的分享里，我们聊了对序列建模的深度学习利器“递归神经网络”，或简称RNN。我们分析了文本信息中的序列数据，了...

前面我们介绍了一个重要的文本模型，Word2Vec，我们聊了这个模型的基本假设，模型实现，一些重要的扩展，以及其在自然语言处理各个领域的应用。 接下来，我们来讨论更加复杂的**基于深度学习的文本分析模型**。这些模型的一大特点就是更加丰富地利用了**...

周一，我们分享了三个比较有代表意义的Word2Vec的扩展模型，主要有两种思路，从词的上下文入手重新定义上下文，或者对完全不同的离散数据进行建模。 今天，我们来看一看Word2Vec在自然语言处理领域的应用。如果我们已经通过SG模型、CBOW模型或者...

从上一期的分享开始，我们进入到文本分析的另外一个环节，那就是介绍一个最近几年兴起的重要文本模型，Word2Vec。这个模型对文本挖掘、自然语言处理等很多领域都有重要影响。我们讨论了Word2Vec模型的基本假设，主要是如何从离散的词包输入获得连续的词...