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深度学习基础 | 从Language Model到RNN

对于这种情况，可以回退到二元组，比如"student open".这叫做backoff 存储空间也需要很大。...，得到词汇表中每个词的概率分布。...我们只需要取概率最大的那个词语作为下一个词即可。 「优点：」 解决了sparsity problem, 词汇表中的每一个词语经过softmax都有相应的概率。...最后的输出，即词汇表V的概率密度函数是由最后一个hidden state决定的 「RNN的优势：」 可以处理任意长的输入序列 前面很远的信息也不会丢失(这样我们就可以看到前面的"as the proctor...对每一步求平均得到总体的loss： 2.3 Language Model的重要概念--困惑度(perplexity) 我们已知一个真实的词语序列 , 即，困惑度和交叉熵loss的指数相等。

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正则引擎设计与实现——基于子集构造法

本文对应的代码实现托管在 Github light-regex 词法分析 词法分析的任务是把输入序列分割为词素单元....词素具有属性, 比如动词、名词、副词、形容词等, 这些属性决定了语法层面, 其在句子里可充当的成分....对于程序语言, 个人的感受是, 对词素并没有一个固定的边界定义, 如果词法分析阶段做的事少一点, 那么语法分析阶段做的事就要多一点, 考虑到语法分析要远比词法分析复杂, 所以后者应当为前者服务, 以尽可能减轻语法分析的复杂度...、+、{m,n} 二元表达式, |,& 观察以上3项,一个直觉上的规律是,后面的依次由前面的组成,于是得到如下文法: primary_expr -> single_literal | '(' expr...而计算 Follow 集的前提是需要知道 First 集, 上例中, 在状态3处, 我们之所以知道 , 是因为开启了上帝视角(人工分析), 知道后继状态 4 接受 b.

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知识图谱入门 ， 知识问答

对于property标签，将还需要与存储在BOA 模式库中的自然语言进行比较，最高排位的实体将作为填充查询槽位的候选答案。如： ?...一个query 模板的分值根据填充slots 的多个entities 的平均打分。在检查type 类型后，对于全部的查询机和，仅返回打分最高的。...可以通过构造一个词汇表(Lexicon)来完成这样的映射。而后通过逻辑表达式解决文本的歧义。...逻辑表达式 逻辑表达式是一种能让知识库”看懂“的表示，可以表示知识库中的实体、实体关系,并且可以想数据库语言一样，进行Join，求教及和聚合等操作。...逻辑形式通常可分为一元形式和二元形式，一元实体是指对应知识库中的实体，二元实体关系是对应知识库中所有与该实体相关的三元组中的实体对。

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自然语言处理 NLP（4）

）； ∑：终结符号的有限集合； V：总词汇表，N∪∑； P：一组重写规则的有限集合，P=｛α→β｝，其中α，β是V种元素所构成的串，α种至少应该含有一个非终结符号； S：S∈N，叫做句子的符戒初始符；...； 当前的一些语法困境 语言数据与无限可能性； 句子构造； 句子歧义问题； 自然语言理解 智能问答系统； 一阶逻辑； 补充运算； 句子语义理解； 段落语义理解； 图灵测试 阿兰·图灵与1950年提出，测试在测试者和被测试者相互隔开的情况下...通过一些问题之后，若被测试者的答复有超过30%的部分无法让测试者确认出是人还是机器的回答，则此时这台机器通过测试， 且被认为具有人工智能； 命题逻辑 一阶逻辑 语法 独立变量； 独立常量； 带不同参数的谓词...； 语料库结构 TIMIT 的结构 内容覆盖：方言，说话者，材料； TIMIT 的设计特点 包含语音与字形标注层； 在多个维度的变化与方言地区和二元音覆盖范围中找到一个平衡点； 将原始语音学时间作为录音来捕捉和标注来捕捉之间的区别...； 层次结构清晰，结构是树状结构，使用时目的性； TIMIT 的基本数据类型 词典 文本 语料库的生命周期 创建语料库的方案 研究过程中逐步形成； 实验研究过程中收集； 特定语音的参考语料； 质量控制

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自然语言处理NLP（四）

； 形式语法：一个四元组G=(N, ∑, P, S)，各个符号代表的意义如下： N：非终结符的有限集合（有事也称为变量级戒句法种类集）； ∑：终结符号的有限集合； V：总词汇表，N∪∑； P：一组重写规则的有限集合...； 依存关系与依存文法： 依存文法：关注词与其他词之间的关系； 依存关系：中心词与其他从属直接的二元非对称关系； 当前的一些语法困境 语言数据与无限可能性； 句子构造； 句子歧义问题； 自然语言理解 智能问答系统...通过一些问题之后，若被测试者的答复有超过30%的部分无法让测试者确认出是人还是机器的回答，则此时这台机器通过测试， 且被认为具有人工智能； 命题逻辑 一阶逻辑 语法 独立变量； 独立常量； 带不同参数的谓词...； 语料库结构 TIMIT的结构 内容覆盖：方言，说话者，材料； TIMIT的设计特点 包含语音与字形标注层； 在多个维度的变化与方言地区和二元音覆盖范围中找到一个平衡点； 将原始语音学时间作为录音来捕捉和标注来捕捉之间的区别...； 层次结构清晰，结构是树状结构，使用时目的性； TIMIT的基本数据类型 词典 文本 语料库的生命周期 创建语料库的方案 研究过程中逐步形成； 实验研究过程中收集； 特定语音的参考语料； 质量控制

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改进 Elastic Stack 中的信息检索：提高搜索相关性的步骤

因此，在本系列博客文章中，我们将向您介绍如何使用 Elastic Stack 中的公开数据集和信息检索技术进行测试，并提供有关如何最佳使用这些技术的建议。让我们一起来探索吧！...众所周知，BM25 是零样本检索设置中的强大基线。...此外，此模型对文档查询中每个单独的词的相关性分数求和，而不考虑任何语义知识（同义词、上下文等）。这称为词法搜索（与语义搜索相对）。它的缺点是所谓的词汇不匹配问题，即查询词汇表与文档词汇表略有不同。...如果没有给出分数，则默认为二元分数，即所有其他文档都被认为与给定查询不相关MS MARCO 数据集是用于执行 DPR 训练的一个非常流行且公开的数据集。 ...在本系列的下一篇博客文章中，我们将描述我们将使用的方法和基准套件。

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Keras-深度学习-神经网络-电影评论情感分析模型

每条评论被标记为正面或负面情感，因此该数据集是一个二分类问题。 ①导入所需的库。...Embedding, GlobalAveragePooling1D ②通过调用 imdb.load_data 函数加载 IMDB 电影评论数据集，并将其拆分为训练集和测试集，其中 num_words 参数指定了词汇表的大小...= imdb.load_data(num_words=vocab_size) ③使用 tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences 函数对训练集和测试集中的序列进行填充...，计算模型在测试集上的损失和准确率，并将准确率打印出来。...图9 IMDB电影评论情感分析训练过程 训练出的电影评论情感分析模型在测试集上的准确率和损失随训练的轮次的变化如图10所示。 图10情感分析 准确率 具体数据如表5所示。

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使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型

目录 为什么使用PyTorch进行文本分类处理词汇表外单词 处理可变长度序列 包装器和预训练模型 理解问题 实现文本分类 为什么使用PyTorch进行文本分类在深入研究技术概念之前，让我们先快速熟悉一下将要使用的框架...使用PyTorch有很多好处，但最重要的两个是: 动态网络——运行时架构的变化 跨gpu的分布式训练 我敢肯定你想知道——为什么我们要使用PyTorch来处理文本数据?...PyTorch提供了一个有用的特性“填充序列”(Packed Padding sequence)，它实现了动态循环神经网络。 填充是在句首或句尾添加一个称为填充标记的额外标记的过程。...由于每个句子中的单词数量不同，我们通过添加填充标记将可变长度的输入句子转换为具有相同长度的句子。 填充是必须的，因为大多数框架支持静态网络，即架构在整个模型训练过程中保持不变。...两个特殊的标记(称为unknown和padding)将被添加到词汇表中 unknown标记用于处理词汇表中的单词 padding标记用于生成相同长度的输入序列 让我们构建词汇表，并使用预训练好的嵌入来初始化单词

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你知道词袋模型吗？

具体而言，是数字的向量。 在语言处理中，向量x从文本数据导出，以反映文本的各种语言属性。 这称为特征提取或特征编码。 使用文本数据进行特征提取的一种流行且简单的方法称为文本的词袋模型。...因为我们知道词汇表有10个单词，所以我们可以使用10的固定长度文档表示，在向量中有一个位置来对每个单词进行评分。 最简单的评分方法是将单词的存在标记为布尔值，0表示缺席，1表示存在。...更复杂的方法是：创建分组词的词汇表； 这既改变了词汇表的范围，又允许词袋从文档中捕获更多的含义。 在这种方法中，每个单词或标记称为“gram”。反过来，创建双字对词汇表称为二元组模型。...对于像文档分类这样的任务，通常一个简单的二元组方法比一组1克的词袋模型更好。 a bag-of-bigrams 表示比词袋更强大，并且在许多情况下证明是相当有效的。...05 打分词 一旦选择了词汇表，就需要对示例文档中单词的出现进行评分。 在工作示例中，我们已经看到了一种非常简单的评分方法：对单词存在与否的二进制评分。 一些其他的简单评分方法包括： 计数。

1.3K30

文本分析流浪汉乞讨标语牌后发现的套路(附代码)

纽约的无家可归者普遍使用两种乞讨方式：一种是在十字路口的角落或地铁站与站之间的车厢里反复唠叨他们的困境，这种方式在要到一点小钱的同时也会招致周围游客的厌恶。...在文本挖掘中，像“and”或 “the”一类的常见词经常会被去掉，因为他们会稀释整个高频词汇表。有趣的是，在这个样本中这些词并没有被去掉，但竟也没有排到我们词频表的最前面。...你可能会把上图的y轴看作是独立的一些单词，但是也可以把他们看作是一元语法（unigrams，比如大数据的unigram形式为：大/数/据），或者是N元语法（n-gram，语言学专业术语，表示n个单词组成的序列...需要注意到是，这种创建二元词（bigrams）、三元词（trigrams）和其他多元词的方式是根据原有文本来模拟产生新文本的基础。...多元词（n-gram）的单词数越多，模拟的写作看起来就越接近于人类，因为你使用的基于真实文本的片段单元更长。下图是在无家可归者标语样本上使用trigrams生成短句的示例。

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第2节：英语中的形容词，副词，动词，动名词，动词不定式

标题图 网络英语学习笔记 简书专题-英语协会：往后余生，努力学习 第1节：英语中的名词，冠词和数词，代词 形容词 形容词是用来修饰名词的，什么是形容词呢？...是用来描述事物或者人的性质和特征的 ，形容词分性质形容词和叙述形容词。 用来描述事物的性质或特征的形容词为性质形容词，在句子中可以作定语，表语，补语。 This is hot。...为结尾的有可能是形容词，也可能是副词，也有可能是既为形容词，也为副词。...副词可以在动词之前，在be动词和助动词之后等。 He speaks English well....太…以至于… so as to 表示目的 so as not to do why not 为什么不…… tell sb to do sth.

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斯坦福NLP课程 | 第5讲 - 句法分析与依存解析

NP 指的是 Noun Phrase，在语言学中的含义为 名词短语 VP **指的是 Verb Phrase，在语言学中的含义为 动词短语** P 指的是 Preposition，在语言学中的含义为...介词 PP 指的是 Prepositional Phrase，在语言学中的含义为 介词短语 1.2 语言结构的两种观点：无上下文语法 [语言结构的两种观点：无上下文语法] 1.3 语言结构的两种观点：...kitchen 的依赖 by the door 是 crate 的依赖 1.4 为什么我们需要句子结构？...] 关联语法假设句法结构包括词汇项之间的关系，通常是二元不对称关系(“箭头”)，称为依赖关系 Dependency Structure有两种表现形式 1.一种是直接在句子上标出依存关系箭头及语法关系 2...最多三种无类型的选择，当带有类型时，最多 \left|R\right|×2+1 种 Features：栈顶单词，POS；buffer中的第一个单词，POS；等等 在最简单的形式中是没有搜索的 但是，如果你愿意

1.2K41

【Pre-Training】ELMo：ELMO wants to play!

本文在书写过程中尽量涵盖一些我认为很重要的一些细节，也希望抛砖引玉得到大佬们更详细的见解。 1....模型中来自两个方向的内部状态在被送到下层时进行级联（注意下图的 out 部分，在 out 中进行级联），而在 Bi-LM 中，两个方向的内部状态仅从两个独立训练的 LM 中进行级联。...（这里的 CNN Softmax 层区别于 Word2Vec 中的 Softmax，并不是直接预测词汇表，而是计算 的 Logistic 值，其中 h 为单词上下文向量，） 作者在论文中指出：ELMo...下面这张图看的可能更清楚一点。 ? 在训练了 10 个 epochs 后，前向和后向的平均困惑度（perplexities）分别是 39.7，而 CNN-BIG-LSTM 的困惑度为 30.0。...第一次看 ELMo 时的想法是：为什么要用 LSTM 而不用类似 Transformer 的结构？

75220

斯坦福NLP课程 | 第12讲 - NLP子词模型

1.3 书写系统中的单词 [书写系统中的单词] 书写系统在表达单词的方式上差异有大有小 没有分词 (没有在单词间放置空格) 例如中文 大部分的单词都是分开的：由单词组成了句子 附着词 分开的 连续的...复合名词 分开的 连续的 1.4 比单词粒度更细的模型 [比单词粒度更细的模型] 需要处理数量很大的开放词汇：巨大的、无限的单词空间 丰富的形态 音译 (特别是名字，在翻译中基本上是音译) 非正式的拼写.../pdf/1804.10959.pdf [Wordpiece / Sentencepiece模型] BERT 使用了 wordpiece 模型的一个变体 (相对) 在词汇表中的常用词 at, fairfax...+ 卷积处理 Max-over-time池化 [#论文解读# Highway Network (Srivastava et al. 2015) ] N-gram 语法交互模型 在传递原始信息的同时应用转换...4.混合字符与词粒度的模型 4.1 混合NMT [混合NMT] 混合高效结构 翻译大部分是单词级别的 只在需要的时候进入字符级别 使用一个复制机制，试图填充罕见的单词，产生了超过 2个点的 BLEU 的改进

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一文解码语言模型：语言模型的原理、实战与评估

简单来说，语言模型的任务是评估一个给定的词序列（即一个句子）在真实世界中出现的概率。这种模型在自然语言处理（NLP）的诸多应用中，如机器翻译、语音识别、文本生成等，都起到了关键性的作用。...这里，( w_i ) 是词汇表 ( V ) 中的一个词，而 ( m ) 是句子的长度。...[:-1]).argmax(dim=1) print("Predicted words index:", prediction.tolist()) 输入与输出 输入: 一个词序列，每个词由其在词汇表中的索引表示...总结 语言模型是自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域中一个非常核心的组件，其在多种任务和应用场景中起到关键作用。...评估语言模型的性能是一个复杂且多层次的问题。一方面，像困惑度、BLEU 分数和 ROUGE 分数这样的传统指标在某些情境下可能不足以反映模型的全面性能。

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一文解码语言模型：语言模型的原理、实战与评估

简单来说，语言模型的任务是评估一个给定的词序列（即一个句子）在真实世界中出现的概率。这种模型在自然语言处理（NLP）的诸多应用中，如机器翻译、语音识别、文本生成等，都起到了关键性的作用。...这里，( w_i ) 是词汇表 ( V ) 中的一个词，而 ( m ) 是句子的长度。...[:-1]).argmax(dim=1) print("Predicted words index:", prediction.tolist()) 输入与输出 输入: 一个词序列，每个词由其在词汇表中的索引表示...总结 语言模型是自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域中一个非常核心的组件，其在多种任务和应用场景中起到关键作用。...评估语言模型的性能是一个复杂且多层次的问题。一方面，像困惑度、BLEU 分数和 ROUGE 分数这样的传统指标在某些情境下可能不足以反映模型的全面性能。

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Lucene就是这么简单

在介绍Lucene的时候，我们已经说了：Lucene又不是搜索引擎，仅仅是在网站内部进行文本的搜索。那我们为什么要学他呢？？？...这里写图片描述 一、快速入门 接下来，我们就讲解怎么使用Lucene了…..在讲解Lucene的API之前，我们首先来讲讲Lucene存放的究竟是什么内容…我们的SQL使用的是数据库中的内存，在硬盘中为...这里写图片描述 到了这里，有人可能就会疑问：难道原始记录拆分的数据都是一个一个汉字进行拆分的吗？？然后在词汇表中不就有很多的关键字了？？？...其实，我们在存到原始记录表中的时候，可以指定我们使用哪种算法来将数据拆分，存到词汇表中…..我们的图是Lucene的标准分词算法，一个一个汉字进行拆分。...，我们会使用某些算法，将原始记录表的数据存到词汇表中…..那么这些算法总和我们可以称之为分词器 分词器： ** 采用一种算法，将中英文本中的字符拆分开来，形成词汇，以待用户输入关健字后搜索** 对于为什么要使用分词器

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【NLP】搜索引擎核心技术与算法:词项词典与倒排索引优化

当然，在实际的信息检索系统中，词项往往和词条密切相关） 三者关系如下： ? 下面，让我们一起学习这几者是如何一步步变化得来的。...词形归并：通常指利用词汇表和词形分析来去除屈折词缀，从而返回词的原形或词典中的词的过程，返回的结果称为词元。 ?...跳表（skip list）—— 在构建索引的同时在倒排记录表上建立跳表（如下图所示）。跳表指针能够提供捷径来跳过那些不可能出现在检索结果中的记录项。构建跳表的两个主要问题是:在什么位置设置跳表指针?...实际上，利用二元词索引来处理单个词的查询不太方便（必须要扫描整个词汇表来发现包含该查询词的二元词），因此同时还需要有基于单个词的索引。...穷尽所有长度超过2的短语并维护其索引绝对是一件令人生畏的事情，即使只穷尽所有的二元词也会大大增加词汇表的大小。 3.2 位置信息索引 很显然，基于上面谈到的原因，二元词索引并非标准的解决方案。

1.9K31

解读大模型（LLM）的token

token 在区块链中代表是通证或者代币，那么token在LLM中代表的是什么呢？ 1. 什么是token？ 在 LLM 中，token代表模型可以理解和生成的最小意义单位，是模型的基础单元。...3. token 对LLM 的影响 关于token的数量如何影响模型的响应，常常感到困惑的是，更多的token是否使模型更加详细而具体呢？...tokenization捕获文本的含义和语法结构，从而需要将文本分割成重要的组成部分。 tokenization是将输入和输出文本分割成更小的单元，由 LLM AI 模型处理的过程。...BPE 是一种将最频繁出现的字符对或字节合并到单个标记中的方法，直到达到一定数量的标记或词汇表大小为止。BPE 可以帮助模型处理罕见或不可见的单词，并创建更紧凑和一致的文本表示。...tokenization在处理拼写错误、缩写、俚语或语法错误的句子时面临挑战。处理这些噪音数据需要健壮的预处理技术和特定领域的tokenization规则调整。

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