机器是这样理解语言的 - 词向量
Рет қаралды 8,552
3 жыл бұрын语言是一门学问，不断变化的人类语言需要用一生来掌握。而且学会语言，往往是从学会词语的意思开始，将词组成话，才让语言有了意义，今天我们就来聊一聊计算机是如何理解词汇的。
"莫烦Python" NLP 教学目录: mofanpy.com/tutorials/machine...
支持莫烦做更好的视频: mofanpy.com/support/
@siwenyang3144 2 ай бұрын
不错耶 浅显易懂
@richardgao5553 3 жыл бұрын
脱跟好久了吧，最近回归了，支持👏👏👏
@sitinlsitinl7545 3 жыл бұрын
莫大师好，做的视频很好。
@GoogleAccount-my6zs 3 жыл бұрын
感谢分享
@mengyushen7684 3 жыл бұрын
刚好没睡，看到在播~
@MorvanZhou 3 жыл бұрын
这次想尝试一种新风格，聊天模式加动画演示模式~
@Xilvanas_Backrunner 3 жыл бұрын
拜见老前辈。
@billchen8113 3 жыл бұрын
拜見莫大師
@doublel1984 3 жыл бұрын
生动有趣
@linyazheng357 3 жыл бұрын
啊 终于蹲到了更新
@wang6666 3 жыл бұрын
有機會，能分享一些新的gan教學嗎？
@MorvanZhou 3 жыл бұрын
最近对gan有些兴趣。有机会会做教学的
@dennistang6459 3 жыл бұрын
请问莫凡老师，一个单词在不同上下文中表示的意思不同的时候，应该体现为不同的词向量，那这样的情况如何处理的呢？
@MorvanZhou 3 жыл бұрын
这是个好问题，这是一系列教学，我在后期的教学视频中会提到。文字版的教学已经写完了，可以先看看 mofanpy.com/tutorials/machine-learning/nlp/skip-gram/#%E8%83%BD%E4%B8%8D%E8%83%BD%E6%9B%B4%E5%A5%BD
@meaomeaomeao834 3 жыл бұрын
Word Embedding
@joshuatsui 3 жыл бұрын
日语、韩语这种黏着语怎么办？他们不像英语和中文这样严格地依据语序表意
@MorvanZhou 3 жыл бұрын
要先用分词器分词
@hwdong 3 жыл бұрын
我有深度学习课程，大家可去看看。感谢莫凡，让我蹭一下流量
@young1787 3 жыл бұрын
是不是胖啦哈哈
@YetEthanOnly 3 жыл бұрын
其實這不能稱為理解
BalcevMMA_BOXING
Рет қаралды 5 МЛН
Bekmobil shorts
Рет қаралды 2,9 МЛН
Rj Mobile 01
Рет қаралды 12 МЛН
Buy Smart┃Магазин ноутбуков
Рет қаралды 1,2 МЛН