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学界 | 汉语语音相似性编码研究

AI 科技评论按:单词和短语之间进行语音区分,如区分「I」m hear」和「I」m here」区分「I can」t so but tons」和「I can」t sew buttons」,这样事情每个人都遇到...不正确同音词和同义词,无论是无意拼错还是玩笑中使用,都必须像其他形式拼写语法错误一样进行纠正。...在上面的例子准确地将「here」和「so」这两个单词转换为和它们语音上相似的正确对应单词需要一种单词之间语音相似性鲁棒表示。...作为一个真实世界例子,IBM 研究院评估了为来自社交媒体数据集 350 个中文单词每个单词生成候选排序列表方法,并且展示了比现有语音相似性方法 7.5 倍改进。...这项工作是 IBM 研究系统项目的一部分,最近在计算自然语言学习 2018 届 SIMLL 会议上发表,预训练中文模型可供研究人员聊天室、消息应用程序、拼写检查程序和其他任何方面的应用程序上使用。

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《精通Python自然语言处理》高清pdf 分享

《精通Python自然语言处理》 一句话评价: 这可能是市面上(包括国外出版)你能找到最好python自然语言处理书了 百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/14DILvUXcdvD6R-myDg7qzw...1.3.1使用正则表达式替换单词11 1.3.2用另一个文本替换文本示例12 1.3.3执行切分前先执行替换操作12 1.3.4处理重复字符13 1.3.5去除重复字符示例13 1.3.6用单词同义词替换...14 1.3.7用单词同义词替换示例15 1.4文本上应用Zipf定律15 1.5相似性度量16 1.5.1使用编辑距离算法执行相似性度量16 1.5.2使用Jaccard系数执行相似性度量18...1.5.3使用Smith Waterman距离算法执行相似性度量19 1.5.4其他字符串相似性度量19 1.6小结20 第2章统计语言建模21 2.1理解单词频率21 2.1.1为给定文本开发MLE25...平滑41 2.3为MLE开发一个回退机制41 2.4应用数据插值以便获取混合搭配42 2.5通过复杂度来评估语言模型42 2.6语言建模应用Metropolis—Hastings算法43 2.7语言处理应用

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NLP入门必知必会(一):Word Vectors

1.1 我们如何表示一个单词含义? 定义:含义(韦伯斯特词典) 一个词词组表示意思; 人用这个单词,符号时表达意思; 一个词写作,艺术等作品中表达意思。...最普遍意义语言学思维方式: 能指(符号)⟺所指(思想事物) =指称语义 1.2 我们计算机如何具有可用含义?...《解决方案》 可以尝试依靠WordNet同义词列表来获得相似性吗? 但是众所周知严重失败:不完整等。 替代:学习向量本身编码相似性。...大致如上图所示图像,输入值以one-hot 向量形式输入,并且中间层获得单词分布式表示。...在此,目标词是“can”,因此检查了预测输出结果(概率)与正确答案值(1)(1-0.93)之间差异,并通过更新权重执行学习,以使误差变小。

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单词含义表示2. Word2Vec主要思路3. 更多Word2Vec细节4 .梯度推导5. 损失目标函数相关推荐阅读

单词含义表示 我们如何表示一个单词意思 下面是意思定义: 用词语,语句表示想法观点 人们使用词汇,符号来表达想法 一篇文章和艺术品表达观点 最常见意思语言学表现形式: 符号⟺被标记观点或者事物...= 含义 我们如何在表示可用单词意思 常见答案是:使用一个分类系统,例如想WordNet一样,分类系统包含了上义词关系和同义词集合。...我们这种离散表示(discrete representation)方法缺点 单词数量非常多但是忽视了单词之间细微差别 例如同义词: adept, expert, good, practiced,...查询和文档向量是正交,所以one-hot向量不能体现出单词相似性。 因此,我们需要找到一种可以直接用向量编码含义方法。 基于分布相似性表示方法 从上下文中推断一个单词含义 ?...Word2Vec主要思路 一句话总结: “每个单词单词上下文之间进行预测” 两个算法: Skip-Gram(SG) 通过给出中心词来预测上下文(假设单词之间相互独立) 连续词袋模型(

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Python和R之间转换基本指南:使用PythonR知识来有效学习另一种方法简单方法

Python和R之间有着无限相似性,而且这两种语言都是您可以使用,您可以用最好方式解决挑战,而不是将自己限制工具库一半。 下面是一个连接R和Python简单指南,便于两者之间转换。...通过建立这些连接、反复与新语言交互以及与项目的上下文化,任何理解PythonR的人都可以快速地开始另一种语言中编程。 基础 可以看到Python和R功能和外观非常相似,只是语法上细微差别。...} 列表和向量:这个有点难,但是我发现上面说关联方法很有用。 python,列表是任何数据类型有序项可变集合。Python列表索引从0开始,不包括0。...R,向量是同一类型有序项可变集合。索引R向量从1开始,并且是包含。...和R之间创建心理相似性起点。

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斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2:词向量

如果有10万单词,维数就是10万。 词汇鸿沟. 不能很好地刻画词语与词语间相似性,adore和respect词向量是正交,反映不出它们是同义词。...当一个单词 w 出现在文本,w 上下文就是fixed-size窗口内单词集合,例如 w 为 banking 时,它语义可以通过以下三个句子 banking 上下文推断。 ?...Word2vec 主要思想: 基于超大文本集 每一个单词都用向量表达 文本有单词 c 和 c 外上下文单词集合 o 组成,扫描文本每一个位置 t 利用单词 c 向量 和其上下文 o 向量之间相似性...,计算给定 c 时 o 概率 (已知 o 时 c 概率)....分子向量 Vw 和 Uw 相似性(相关性)越大,则分子越大;分母取e后,相当于对文本所有单词进行了正则处理。

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「X」Embedding in NLP|初识自然语言处理(NLP)

不仅如此,口音、多样同义词汇、错误发音句中省略单词等情况,进一步加深了人类语言复杂性。 NLP 运用各种技术和算法处理自然语言数据。...情感分析技术可能使用机器学习算法标记数据集上训练模型,利用预训练模型捕捉单词和短语情感。情感分析常见场景之一是电影评论分类,可以统计出正负面的影评占比例。...例如,通过查看过度使用单词、错误语法不适当紧急声明,检查电子邮件内容以确定它是否是垃圾邮件。 03. NLP 原理 NLP 是指通过一系列技术和算法,使计算机能够处理、理解和生成人类语言。...)词形还原(从字典获取标记含义以得到根源)以将单词还原为其基本形式任务。...大语言模型仅基于公开可用数据进行训练。因此,它们可能缺乏特定领域知识或者私有信息。开发者可以 LLM 之外向量数据库存储特定领域数据,进行相似性搜索以返回与用户提问相关 top-K 结果。

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Python NLP 入门教程

本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用PythonNLTK库。NLTK是Python自然语言处理工具包,NLP领域中,最常使用一个Python库。 什么是NLP?...安装 NLTK 如果您使用是Windows/Linux/Mac,您可以使用pip安装NLTK: 打开python终端导入NLTK检查NLTK是否正确安装: 如果一切顺利,这意味着您已经成功地安装了NLTK...不同于词干,当你试图提取某些词时,它会产生类似的词: 结果: 结果可能会是一个同义词同一个意思不同单词。 有时候将一个单词做变体还原时,总是得到相同词。 这是因为语言默认部分是名词。...单词变体还原返回一个真实单词,即使它不是同一个单词,也是同义词,但至少它是一个真实存在单词。 如果你只关心速度,不在意准确度,这时你可以选用词干提取。...在此NLP教程讨论所有步骤都只是文本预处理。以后文章,将会使用Python NLTK来实现文本分析。 我已经尽量使文章通俗易懂。希望能对你有所帮助。

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词向量 Word Vectors#NLP系列课02

表达作品、艺术等方面的思想(Mixlab这个词思想) 计算机科学,理解meaning最普遍一种方式是: signifier (symbol) ⟺ signified (idea or thing...) = denotational semantics (指称语义) - 指称语义 计算机科学,指称语义(英语:Denotational semantics)是通过构造表达其语义意义数学对象来形式化计算机系统语义一种方法...- 传统自然语言处理,我们把词语看作离散符号 Representing words as discrete symbols ?...Firth 1957: 11) 现代统计NLP最成功理念之一 “物以类聚,人以群分” 构建方法: 当一个单词w出现在文本时,它上下文是出现在其附近一组单词(一个固定大小窗口中) 使用w许多上下文来构建...复数为corpora) *固定词汇表每个单词都由一个向量表示 *文本每个位置 t,其中有一个中心词 c和上下文(“外部”)单词 o *使用 c 和 o 词向量相似性 来计算给定 c

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自然语言理解和连续表达 | 微软演讲PPT终章

微软研究院IJCAI2016Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景情况,之前第二部分提到了深度学习统计机器翻译和会话应用,第三部分是选中自然语言处理任务连续表达...潜在语义分析包括:SVD概括原始数据、同义词不存在明确关系、术语矢量投射K维潜在空间、词语相似度等 ? RNN-LM词语嵌入 ? SENNA词语嵌入 ?...1.方向相似性无法处理语义关系;2.矢量计算=相似性计算3.通过计算找到最接近x。 ? 一些相关工作——模拟不同词汇关系如:判断是同义词还是近义词。 ?...知识库:通过储存上百万实体性能和它们之间关系捕获世界知识。 ? 现在KBNLP&IR一些应用——回答问题,信息提取,网络搜索。 ?...极具挑战性语言任务可能会导致重大失误 ? 问题配对有三种方法:通过释义进行语义分析;使用源于单词校对结果单词表创造短语配对特征;把问题用向量表示。 ? 镶嵌子图模式 ? ?

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重磅!!|“NLP系列教程03”之word2vec 01

1 什么是单词词意(它定义是什么)? 英文中meaning代表人文字想要表达idea,这个idea还可以通过手写文字、艺术品来表示。...这个词库需要耗费大量的人力去维护整理,并且人力维护还有主观因素影响。 传统自然语言处理,一般把单词当做离散符号:hotel、conference、motel。...那么单词可以使用one-hot表示法,例如: ? 但是采用这种方法会存在一个比较大问题就是当词典数量相当大时候,单词向量长度会非常长,而且这种方式也不能表征处两个单词之间相似性。...基于上面对one-hot讨论,希望能够为每个单词建立稠密向量,并且通过单词向量可以表示出单词之间相似性。例如: ?...其主要思想是: 当前有一个很大文本语料库 每个单词固定词汇表中都用向量表示 遍历文本每个位置t,该位置上有一个中心词c和背景词 o 在给定中心词c基础上,利用单词向量相似性计计算背景词

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【NLP CS224N笔记】Lecture 2 - Word Vector Representations: word2vec

wants to express by using words, signs, etc. 1.Discrete representation 那么计算机是如何获取一个wordmeaning呢?...但是类似于WordNet数据集存在如下缺点: 尽管存储词条较为丰富,但是词与词之间缺少细微差别。例如proficient只是good同义词,但是二者却存在一些差别。...那么我们可以作如下表示: motel=[0 0 0 0 1 0] hotel=[0 0 0 0 0 1] 但是这有一个很明显缺点就是词与词之间没有关联性,也就是说我们无法从one-hot编码得知不同词之间相似性...所以我们还需要找到一种能够计算单词相似性,相关性编码方式。 3....(\(u_o^Tv_c\))求得各个词之间相似性

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Word2vec理论基础——词向量

NLP 处理方法 传统:基于规则 现代:基于统计机器学习 HMM、CRF、SVM、LDA、CNN … “规则”隐含在模型参数里 我们希望词编码能够做到什么 词编码需要保证词相似性 我们希望类似青蛙、蟾蜍这些词词编码之后保持相似性...它不是光把单词以字母顺序排列,而且按照单词意义组成一个“单词网络”。它是一个覆盖范围宽广英语词汇语义网。...名词,动词,形容词和副词各自被组织成一个同义词网络,每个同义词集合都代表一个基本语义概念,并且这些集合之间也由各种关系连接。...,每个单词都有一个唯一索引,词典顺序和在句子顺序没有关联。...无法衡量词向量之间关系 image.png 使用各种度量(与非、距离)都不合适,太过于稀疏,很难捕捉文本含义 词表维度随着语料库增长膨胀 n-gram词序列随语料库膨胀更快 数据稀疏问题 分布式表示

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词转化为词向量

NLP相关任务,要将我们能看懂语言交给计算机来处理,通常需要首先将语言数学化,只有这样机器才能认得出,而词向量正是将我们看懂词进行数学化一种方法,就是把一个词语表示成一个向量。...不能很好地刻画词语与词语间相似性,称为“词汇鸿沟”,因为从adore和respect词向量,编号上,我们看不出它们之间是否存在某种关系,比如为同义词,反义词等,尽管adore和respect是一对同义词...,如果它们很近,就可证明 adore和respect语法,语义之间相似性,这样特性使得词向量很有意义,因此googleMikolov等人研究出了word2vec。...也就是说距离近词,相似性可能越高。...: image.png 然后,训练另一套即西班牙语表示语料库,得到了每个词词向量,找到与英语one最相近西班牙单词为:uno,所以one对应西班牙语uno,依次利用这种距离相近方法找出其他对应

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Python自然语言处理 NLTK 库用法入门教程【经典】

参考链接: 如何在Python从NLTK WordNet获取同义词/反义词 @本文来源于公众号:csdn2299,喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法...在这个 NLP 教程,我们将使用 Python NLTK 库。开始安装 NLTK 之前,我假设你知道一些 Python入门知识。 ...要检查 NLTK 是否正确地安装完成,可以打开你Python终端并输入以下内容:Import nltk。如果一切顺利,这意味着你已经成功安装了 NLTK 库。 ...从 WordNet 获取反义词  你可以用同样方法得到单词反义词。你唯一要做将 lemmas 结果加入数组之前,检查结果是否确实是一个正确反义词。 ...在我看来,词形还原比提取词干方法更好。词形还原,如果实在无法返回这个词变形,也会返回另一个真正单词;这个单词可能是一个同义词,但不管怎样这是一个真正单词

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Python NLP入门教程

目录[-] 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用PythonNLTK库。NLTK是Python自然语言处理工具包,NLP领域中,最常使用一个Python库。...安装 NLTK 如果您使用是Windows/Linux/Mac,您可以使用pip安装NLTK: pip install nltk 打开python终端导入NLTK检查NLTK是否正确安装: import...(lemmatizer.lemmatize('increases')) 结果: increase 结果可能会是一个同义词同一个意思不同单词。...单词变体还原返回一个真实单词,即使它不是同一个单词,也是同义词,但至少它是一个真实存在单词。 如果你只关心速度,不在意准确度,这时你可以选用词干提取。...在此NLP教程讨论所有步骤都只是文本预处理。以后文章,将会使用Python NLTK来实现文本分析。 我已经尽量使文章通俗易懂。希望能对你有所帮助。

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论文阅读:《A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing》(二)

理想情况下,这些单词表示与训练集中出现相关单词表示相似,从而使模型能够更好地概括看不见事件。因此期望通过无监督算法学习词向量之间相似性捕获对于执行网络预期任务有用相同方面的相似性。...5.5 语境选择 大多数情况下,单词背景被认为是在其周围出现其他单词,或者在其周围短窗口中,或者相同句子,段落文档中出现。...5.5.3 句法窗口 有些工作用句法来代替句子线性上下文。使用依赖解析器自动解析文本,并将一个单词上下文看作是解析树接近单词,以及它们之间连接语法关系。...这样方法产生了高度功能相似性,将单词组合在一起而不是句子扮演相同角色(例如颜色、学校名称、动作动词)。分组也是一种句法,把有变化单词组合在一起。...在这里,单词实例上下文是与之对齐外文单词。这样排列往往会导致得到相似向量同义词。有些作者使用是句子对齐级别,而不依赖于单词对齐。

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Python NLP入门教程

本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用PythonNLTK库。NLTK是Python自然语言处理工具包,NLP领域中,最常使用一个Python库。 什么是NLP?...安装 NLTK 如果您使用是Windows/Linux/Mac,您可以使用pip安装NLTK: pip install nltk 打开python终端导入NLTK检查NLTK是否正确安装: import...(lemmatizer.lemmatize('increases')) 结果: increase 结果可能会是一个同义词同一个意思不同单词。...单词变体还原返回一个真实单词,即使它不是同一个单词,也是同义词,但至少它是一个真实存在单词。 如果你只关心速度,不在意准确度,这时你可以选用词干提取。...在此NLP教程讨论所有步骤都只是文本预处理。以后文章,将会使用Python NLTK来实现文本分析。 我已经尽量使文章通俗易懂。希望能对你有所帮助。 END.

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Python NLTK 自然语言处理入门与例程

在这篇文章,我们将基于 Python 讨论自然语言处理(NLP)。本教程将会使用 Python NLTK 库。NLTK 是一个当下流行,用于自然语言处理 Python 库。...在这个 NLP 教程,我们将使用 Python NLTK 库。开始安装 NLTK 之前,我假设你知道一些 Python入门知识。...从 WordNet 获取反义词 你可以用同样方法得到单词反义词。你唯一要做将 lemmas 结果加入数组之前,检查结果是否确实是一个正确反义词。...在我看来,词形还原比提取词干方法更好。词形还原,如果实在无法返回这个词变形,也会返回另一个真正单词;这个单词可能是一个同义词,但不管怎样这是一个真正单词。...以后文章,我们将讨论使用Python NLTK进行文本分析。

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