EDA Easy Data Augmentation 数据增强使用记录
介绍 EDA (Easy Data Augmentation) 是一种应用于文本分类的简单的数据增强技术，由4种方法组成，分别是：同义词替换、随机插入、随机替换与随机删除 4个数据增强操作：\…
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NLP
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论文阅读 An Empirical Survey of Data Augmentation for Limited Data Learning in NLP
Original Paper Reference：An Empirical Survey of Data Augmentation for Limited Data Learning in N…
基于浅层前馈神经网络和词窗口的命名实体识别实践
Introduction 命名实体识别作为自然语言处理领域中一项基础而关键的技术，被广泛应用于自然语言处理各个应用领域中，也是关系抽取、事件抽取、知识图谱、机器翻译、问答系统等诸多 NLP 任…
文本处理之 tf-idf 算法及其实践
Introduction tf-idf（英语：term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。 TF-IDF是一…
NLP 之关键词提取算法概述
前言
隐马尔科夫模型（HMM）
前言 同时在LP 之分词技术概述中有提到 HMM 模型，虽然此方法在现代的作用和地位有所下降，但是依然是非常值得了解的学习机器学习经典算法。 本文的基本提纲如下： 1. 基础知识 1. 定义…