挖坑

做NLP也有一年半了,也占据了我工作近两年主要的工作内容,挖个坑回顾一下主要的算法相关内容把.

机器学习算法

  1. word2vec原理: cbow与skipgram,Hierarchical Softmax, Negative sampling三个部分.
  2. SVM, 从原理到应用
  3. CNN, 从图像到NLP,附加position encoding
  4. Attention
  5. RNN, 从LSTM到GRU,以及
  6. seq2seq, encoder-decoder模型.
  7. NLP的多任务模型.

传统算法

  1. DFS与BFS与回溯法
  2. 字符串匹配算法, needle, kmp
  3. 空间换时间, trie树,红黑树与数据库原理
  4. DP

机器学习算法部分主要影响公司数据平台的准确度而传统算法关乎线上业务的实现与性能提升.

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