自然语言处理(NLP)是许多数据科学系统中必须理解或推理文本的关键组成部分。常见的用例包括文本分类、问答、释义或总结、情感分析、自然语言BI、语言建模和消歧。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活,也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活,是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记,从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
参考:《文本嵌入的经典模型与最新进展》 人们已经提出了大量可能的词嵌入方法。最常用的模型是 word2vec 和 GloVe,它们都是基于分布假设的无监督学习方法(在相同上下文中的单词往往具有相似的含义)。
【前言】近年来,自然语言处理(NLP)的应用程序已经无处不在。NLP使用率的快速增长主要归功于通过预训练模型实现的迁移学习概念,迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型,然后使该模型能够适应在不同的数据集上执行不同的NLP操作。这一突破使得每个人都能轻松地开启NLP任务,尤其是那些没有时间和资源从头开始构建NLP模型的人。所以,使用预训练模型处理NLP任务是目前非常热门的研究方向,本文将重点介绍八个预训练的NLP模型以及每个模型的相关资源。
我致力于研究自然语言处理(NLP)领域相关问题。每个NLP问题都是一次独特的挑战,同时又反映出人类语言是多么复杂、美丽又绝妙。
词嵌入(word embeddings)和句嵌入(sentence embeddings)已经成为任何基于深度学习的自然语言处理系统不可或缺的部分。
来源:计算机视觉与机器学习作者丨Jay Alammar 链接丨https://jalammar.github.io/illustrated-bert/本文约4600字,建议阅读8分钟本文中,我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT 就在 NLP 领域大火,在本文中,我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 前言 2018年可谓是自然语
来源:机器学习初学者本文约4500字,建议阅读8分钟我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,这个是NLP(自然语言处理)的非常重要的部分。 导语 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火,在本文中,我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,这个是NLP(自然语言处理)的非常重要的部分。 正文开始 前言 2018年可谓是自然
AI 研习社按:这篇文章来自自然语言处理以及机器学习专家、Huggingface 的技术负责人 Thomas Wolf,介绍了文本嵌入的重点知识和最新趋势。 AI 科技评论编译如下。
词向量(Word Vector)或词嵌入(Word Embedding)是自然语言处理(NLP)中的一项基础技术,它允许我们将自然语言中的词汇表示为实数向量。这些向量通常存在于一个高维空间内,其中每一个维度都可能代表着某种语义属性。通过这种转换,机器学习模型可以捕捉到词语之间复杂的关系,如语义相似性、反义、上下位关系等。
AI 科技评论按:这篇文章来自自然语言处理以及机器学习专家、Huggingface 的技术负责人 Thomas Wolf,介绍了文本嵌入的重点知识和最新趋势。 AI 科技评论编译如下。
来自 | AI研习社 作者 | WBLUE 词嵌入和句子嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统的重要组成部分。它们在定长的密集向量中编码单词和句子,以大幅度提高文本数据的处理性能。 下载方式 方式一 点击阅读原文 方式二 对话框回复“20180624” 对通用嵌入的追求是一大趋势:在大型语料库上预训练好的嵌入,可以插入各种下游任务模型(情感分析、分类、翻译等),通过融合一些在更大的数据集中学习得到的常用词句表示,自动提高它们的性能。 这是一种迁移学习。最近,迁移学习被证明可以大幅度提高
多分类也称为单标签问题,例如,我们为每个样本分配一个标签。名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类,对于 2 个类,我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。另一方面,多标签任务更为一般,允许我们为每个样本分配多个标签,而不仅仅是一样本一标签。
欢迎大家来到我们预训练语言模型的专题系列分享,本篇推送是该专题的第二篇!预训练语言模型已经成为了NLP研究中一个非常火热的话题,优秀的模型包括BERT,GPT2等都在学术研究、工业领域、算法比赛中大放光彩。
Elmo第一阶段进行预训练,第二阶段提取每一层的word embeddings 作为新特征补充到运行New Task时
2018 年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。
2018年已经成为自然语言处理机器学习模型的转折点。我们对如何以最能捕捉潜在意义和关系的方式、最准确地表示单词和句子的理解正在迅速发展。
最新发布的Tensorflow hub提供了一个接口,方便使用现有模型进行迁移学习。我们有时用Keras快速构建模型原型,这里只要少许改几个地方就能将Keras与Tensorflow hub提供的模型整合!
BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[1],BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写,整体是一个自编码语言模型(Autoencoder LM),并且其设计了两个任务来预训练该模型。
结合自己学习Deep Learning以来的经验来谈谈自己的感受吧,实验室刚开始也只有单卡的机器,现在工作了有机会使用更多的计算资源。
2019 年,可谓是 NLP 发展历程中具有里程碑意义的一年,而其背后的最大功臣当属 BERT !
在传统的图像搜索引擎中,您通常使用文本查询来查找图像,搜索引擎根据与这些图像关联的关键字返回结果。另一方面,在图像到图像搜索中,您从图像作为查询开始,系统会检索在视觉上类似于查询图像的图像。
glove: NLP︱高级词向量表达(一)——GloVe(理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用) 极简使用︱Glove-python词向量训练与使用
计算语言:人类语言技术学会北美分会2019年年会(North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies/NAACL- HLT)于6月2至7日美国明尼阿波利斯举办。NAACL- HLT是A级同行评审会议,是继计算语言学协会(ACL)会议之后,计算语言学界的又一重要事件,即自然语言处理(NLP)。
它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子,以大幅度提高神经网络处理文本数据的能力。
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本文的主要目的是理清时间线,关注预训练的发展过程,进行模型间的联系和对比,具体原理和细节请参考原论文和代码,不再一一赘述。
本文作者:lorenzwang ,腾讯 TEG 安全工程师 常见的中文 NLP 下游任务一般都是以分词作为起点(以 transformer 为核心的算法除外),对每个词取 embedding,作为模型的输入。不过在黑灰产领域,这种处理方法有一个问题:大量的黑话/黑词对于下游任务非常有效,但却不在通用的词典中,导致分词器无法准确切分出对应的词。比如,今年 315 晚会曝光的“714 ”,再比如“口子”。以及本人参加新人培训时讲师提的一些 00 后常用词,“扩列”, “暖说说”。 笔者所在的防水墙团队整合
BERT终于来了!今天,谷歌研究团队终于在GitHub上发布了万众期待的BERT。
在近几年,NLP 领域得到了快速的发展,包括 ELMo ,BERT在内的新方法不断涌现,显著提高了模型在一系列任务的表现。在本文中,作者针对主要的 NLP 模型、常用开源机器学习库和多任务学习的相关资源进行了归纳,提供了包括论文、代码、视频和博客在内的多种学习资源。
今天我们学习的是谷歌的同学 2018 年的论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》,目前引用量超 3800 次。
今天学习的是 AllenNLP 和华盛顿大学 2018 年的论文《Deep contextualized word representations》,是 NAACL 2018 best paper。
该论文提出的模型,使用biLM(双向语言模型)在大型语料上进行预训练,通过内部隐藏状态得到词向量,这种表示可以很容易的用在已经存在的模型并明显提高解决NLP任务的能力,包括问答、情感分析等等。
若你是做NLP的,一定对词向量很亲切,若你是做推荐的,对词向量也一定不会陌生,以词向量为代表的序列向量化方法已经成为机器学习中必不可少的实战利器。
Google Colaboratory(Colab)是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本,直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源,为公众提供免费的的在线编程服务,以及免费的 GPU 资源,虽然在使用方面有一定的规则限制,但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
Flair 0.4 版本集成了更多新模型、大量新语言、实验性多语言模型、超参数选择方法、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入等。
Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型,由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型,可以生成包括人脸在内的任何图像,因为有开源的预训练模型,所以我们也可以在自己的机器上运行它,如下图所示。
Flair 是 Zalando Research 开发的一款简单易用的 Python NLP 库,近日,Flair 0.4 版发布!
10余行代码,借助 BERT 轻松完成多标签(multi-label)文本分类任务。
ELMo是一个语言模型,主要是做给定文本的Context,预测下一个词。ELMo最重要的一个特点是部分解决了一词多义的情况,没有完全解决哟!它为解决一词多义提供了一个很好的解决方案。像word2vec、glove提供的embedding是静态的,一旦训练完成embedding是不变的。而ELMo其实考虑更多的是Context的信息,对每一个词会给出3个embedding,这3个embedding可以看作是一个词的3个embedding特征,对3个embedding特征会添加三个位置,对于不同的任务会赋予不同的权重,最后根据权重把这三个embedding结合起来做向量平均,把合并后的embedding作为最后词的embedding。
作为ChatGPT之前的版本,GPT-2是由OpenAI于2019年发布的人工智能技术,它可以自动生成文本,理解语言并生成连贯的文本回应。它可以用于各种文本生成任务,如文章创作、对话生成和翻译等。它是一个在github的开源项目。
语言模型(Language Model,简称 LM)是一个用于建模自然语言(即人们日常使用的语言)的概率模型。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。
如何通过语言模型查询 Notion 文档?LangChain 和 Milvus 缺一不可。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是指帮助机器理解和分析自然语言;它是利用机器学习算法从数据中提取所需信息的一个自动化的过程。
这一年成为NLP研究的分水岭,各种突破接连不断;CV领域同样精彩纷呈,与四年前相比GAN生成的假脸逼真到让人不敢相信;新工具、新框架的出现,也让这个领域的明天特别让人期待……
作者:Jacob Devlin and Ming-Wei Chang, Research Scientists, Google AI Language
随着AI浪潮的到来,涌现了一大批AI应用,其中结合chatpdf的技术搭建本地知识库的应用尤其多,本文主要将重点梳理并介绍了几个与之相关的项目:
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