[营销星球]UCan下午茶20181027-文本智能处理的深度学习技术-张健

文本智能处理的深度学习技术达观数据张健文本智能处理背景目录深度学习用于各类型文本应用的实践方法达观数据文本挖掘的实践经验深度学习与NLP总结&QA文本智能处理背景简介人工智能中的文本处理细分领域简介什么是NLP概念：NaturalLanguageProcessing自然语言处理目的：让机器理解人类的语言，是人工智能领域的重要分支，用于分析、理解和生成自然语言，方便人机交流应用：智能问答，机器翻译，文本分类，文本摘要，标签提取，情感分析，主题模型日常工作中各类常见文本形式新闻文章企业合同/公文客户评论意见企业产品手册法律/人事/证券等专业文本问答资料NLP发展简史NLP技术层次深度学习与NLP深度学习发展与应用语音识别计算机视觉自然语言处理海量数据算法进步芯片技术应用基础深度学习和机器学习标注数据机器学习算法数据已训练模型预测训练预测深度学习和传统机器学习输入数据深度学习算法输入数据特征工程传统机器学习算法非常耗费时间以文本分类过程举例，常见的特征提取算法包括：词频TF-IDF互信息信息增益期望交叉熵主成分分析…特征工程需要手工寻找特征，花费大量人力，特征的好坏往往决定最终结果以文本分类过程举例，常见的特征提取算法包括：词频TF-IDF互信息信息增益期望交叉熵主成分分析…特征工程需要手工寻找特征，花费大量人力，特征的好坏往往决定最终结果深度学习基础结构基础神经元结构多个神经元连接组成神经网络多个神经元连接组成神经网络基础神经元结构字词表示计算机电脑[0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,…][0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,…]服务器[0,0,0,0,