最难的 NLP 任务是输出不是单个标签或值（如分类和回归），而是完整的新文本（如翻译、摘要和对话）的任务。 文本摘要是在不改变其含义的情况下减少文档的句子和单词数量的问题。...正如提取算法所期望的那样，预测的摘要完全包含在文本中：模型认为这 3 个句子是最重要的。我们可以将此作为下面更为先进方法的基线。...编码器-解码器结构：编码器处理输入序列并返回其自己的内部状态，作为解码器的上下文输入，解码器根据之前的词预测目标序列的下一个词。 训练模型和预测模型：训练中使用的模型不直接用于预测。...事实上，会编写 2 个神经网络（都具有编码器-解码器结构），一个用于训练，另一个（称为“推理模型”）通过利用训练模型中的一些层来生成预测。...该嵌入层的输出将是一个 2D 矩阵，其中输入序列中的每个词 id 都有一个词向量（序列长度 x 向量大小）： 下面就是构建编码器-解码器模型的时候了。
为了提高效率，模型将分子描述为低维连续空间中的嵌入向量，并使用序列到序列的编码-解码器模型(如自动编码器)，学习分子在潜在空间中的连续表示。...在第二类中，基于翻译的方法将分子生成视为一个序列到序列的翻译问题。与引导搜索相比，基于翻译的方法需要学习额外的配对序列，将先导分子翻译成改进分子，因此这个方法可能不适用于信息有限的新MO任务。...基于引导搜索的MO方法 除了利用从分子编码-解码器学到的潜在表示，QMO框架将分子性质预测模型和序列的相似性度量作为外部指导。对于任意给定的序列，使用一组独立的预测模型来评价MO的性质。...此外，在优化过程中可以同时施加J个单独的约束。通过指定预测模型和约束可以很容易地扩展到其他MO设置。...更广泛地说，QMO是一个机器学习工具，可以通过深度生成模型（如生成对抗网络）整合到不同的科学发现管道中，以实现带约束的高效引导优化，能够针对不同的目标、约束条件和起始序列进行成功的优化。
“序列到序列模型可以学习将任意长度的输入序列转换成任意长度的输出序列，”IBM研究院的科学家Hendrik Strobelt说道，此外，除了语言翻译外，序列到序列也用于其他领域，如问答、长文本摘要和图像字幕...这实际上推动了Seq2Seq-Vis的目标。 Stobelt向我们展示了该工具如何在其演示网站上运行，该网站有一个德语到英语翻译出错的例子。...例如，通过使用可视化工具，用户可以确定错误是否是由于给予编码器和解码器的错误训练示例，对源语言和目标语言中的句子进行分类的神经网络；“注意模型”中的错误配置，即连接编码器和解码器网络的组件；或者是“定向搜索...”中的一个问题，AI模型对翻译模型的输出进行了细化。...Stobelt表示，“我们目前正在讨论如何在IBM内部使用它。但源代码是开源的，所以我可以想象很多公司都希望加入。” 演示：seq2seq-vis.io/
在实践中，NLP 与教孩子学语言的过程非常类似。其大多数任务(如 对单词、语句的理解，形成语法和结构都正确的语句等)对于人类而言都是非常自然的能 力。...等) • 机器翻译(Google 翻译与其他类似服务) • IBM Watson1 构建上述这些应用都需要非常具体的技能，需要优秀的语言理解能力和能有效处理这 些语言的工具。...这些单词在一些 NPL 任务(如说关于信息的检索和 分类的任务)中是毫无意义的，这意味着这些单词通常不会产生很大的歧义。...在非常简单的词汇环境中，如果在模型学习过程中使用的是全体数据，那么尽管分 类器在该数据上能得到很好的执行，但其结果是不稳健的。...在这 个模型中，我们会用一个対元函数来进行建模，以概率的方式来描述单项试验的可能 结果。
.html 这个是作者将接近300M的nltk_data上传到百度云了, 我觉得, 可以试试下载, 毕竟使用资料1中nltk自带的download()方法, 从官方网站下载所有的数据包需要很长时间....他翻译了很多， 中英文夹杂的，精神可嘉，做法不可取。不知道别人早就翻译完了这本书吗？...资料2.4 python中nltk.parse_cfg是干什么用的 求例子 http://zhidao.baidu.com/question/552627368.html 3.nltk初中级应用 资料...3.1: 可爱的 Python: 自然语言工具包入门 http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cpnltk/ 这个是ibm的砖家写的资料, 但是这个不能作为入门资料...主要就是使用nltk对一些姓名 性别进行训练, 并预测测试语料中的姓名是啥性别. 这篇文章能够让你对 分类, 样本特征稍微有个初步入门.
该示例为用户开发自己的编解码LSTM模型提供了基础。 在本教程中，你将学会如何用Keras为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络，包括： 如何在Keras中为序列预测定义一个复杂的编解码模型。...如何定义一个可用于评估编解码LSTM模型的可伸缩序列预测问题。 如何在Keras中应用编解码LSTM模型来解决可伸缩的整数序列预测问题。...它最初是为机器翻译问题而开发的，并且在相关的序列预测问题（如文本摘要和问题回答）中已被证明是有效的。...总结 在本教程中，你学会了如何用Keras为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络，具体一点说，包括以下几个方面： 如何在Keras中为序列预测定义一个复杂的编解码模型。...如何定义一个可用于评估编解码LSTM模型的可伸缩序列预测问题。 如何在Keras中应用编LSTM模型来解决可伸缩的整数序列预测问题。
SLM在许多自然语言处理任务中都有应用，如语音识别、文本生成、机器翻译等。 n-gram模型 n-gram模型是一种常见的SLM，其中n表示窗口内的词数。...Skip-Gram Skip-Gram模型通过当前词来预测周围的上下文词。...情感分析方法 基于词典: 使用情感词典，将文本中的单词与其情感评分关联。 机器学习方法: 使用有标签的数据集训练模型，如SVM、随机森林等。...序列到序列模型 序列到序列（Seq2Seq）模型可以用于更复杂的文本生成任务，如机器翻译和摘要生成。以下是使用PyTorch实现Seq2Seq模型的示例。...output = self.decoder(target, hidden, encoder_outputs) return output # 输出: Seq2Seq模型可用于任务如机器翻译
NLP技术可以帮助计算机理解、解释、操纵人类语言，从而实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务。在本文中，我们将介绍自然语言处理的基本原理和常见的实现方法，并使用Python来实现这些模型。...自然语言处理技术可以帮助计算机理解和处理人类语言，实现各种语言相关的任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。 自然语言处理模型 1....在Python中，我们可以使用NLTK（Natural Language Toolkit）库来实现文本预处理： import nltk from nltk.corpus import stopwords...文本分类模型 文本分类是自然语言处理中常见的任务，它将文本数据自动分类到预定义的类别中。...在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现文本分类模型，如朴素贝叶斯分类器： from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.model_selection
再之后可以用这些来选择机器学习的特征，构建分类器，对文本进行分类（商品评论是由多个独立评论组成的多维数组，网上有很多情感分类的实现例子用的就是nltk 中的商品评论语料库，不过是英文的。...处理自然语言的工具中处于领先的地位。...它也支持机器学习的向量空间模型，聚类，向量机。...它提供了一个简单的 api 来解决一些常见的自然语言处理任务，例如词性标注、名词短语抽取、情感分析、分类、翻译等等。...它支持165种语言的分词，196中语言的辨识，40种语言的专有名词识别，16种语言的词性标注，136种语言的情感分析，137种语言的嵌入，135种语言的形态分析，以及69种语言的翻译。
5，词嵌入应用 下面介绍一些词嵌入的一些常见应用，如情感分类，命名实体识别，类比推理。 情感分类就是通过一段文本来判断这个文本中的内容是否喜欢其所讨论的内容。如电影评论正负分类，餐厅评论星级分类。...由于第一个输入为全零向量，第一个输出实际上就是第一个位置出现词汇表中各个单词的概率值的预测而非条件概率值的预测。 ? ? 模型的损失函数设置为各个输出序列和真实序列之间的交叉熵损失。...这种模型叫做 Image to Sequence。 ? 2，条件语言模型 机器翻译Seq2Seq模型的编码器是一个Many2One的结构，而解码器是一个One2Many的结构。...实际上解码器翻译出句子的过程非常像我们前面对语言模型进行序列采样的过程。...但是有些区别，我们的解码器的第一个激活端输入并不是零向量，而是编码器的输出，解码器要计算的是已知输入原文的的条件下各种译文的概率。因此，机器翻译的模型也被称之为条件语言模型。 ?
图1：模型概： 我们使用的所有层（包括词嵌入、注意、MLP和softmax层）可以并行操作，而“生成力预测器”，正如下面描述的那样，尽管是在并行性的情况下，仍然可以实现高质量、自一致的输出翻译。...我们的模型（非自回归（non-autoregressive），因为它没有上述属性）就像最近发布的改进版一样，是始于相同的基础神经网络层，但是引入了一个完全不同的基于“生成”的文本生成过程，这是一个来自IBM...请注意，两个模型中的紫色编码器层可以同时运行（动画的第一部分，用密集的红色注意连接），而第一个动画中的蓝色解码器层必须在一次处理一个单词，因为在解码器开始产生下一个之前，每个输出单词必须做好准备（见棕色箭头...现在编码器有两个任务：首先它必须对输入句子进行理解和解释，但是它也必须预测一系列数字（2,0,0,2,1），然后将其用于启动并行解码器，这可以通过直接从输入的文本中进行复制，而不需要进行棕色箭头所指的自回归操作...图4：噪声并行解码的例子 首先，编码器在输出句子中产生几个可能的计划，如中间所示，用于输出语句中的空间分配。这些生成计划中的每一个都能导致不同可能的输出翻译，如右图所示。
可变长度输入序列的数据准备 如何用 Python 和 Keras 开发用于序列分类的双向 LSTM 如何在 Keras 中开发用于序列到序列预测的编解码器模型 如何诊断 LSTM 模型的过拟合和欠拟合...如何在 Keras 中开发带有注意力的编解码器模型 编解码器长短期记忆网络 神经网络中梯度爆炸的温和介绍 沿时间反向传播的温和介绍 生成式长短期记忆网络的温和介绍 专家对长短期记忆网络的简要介绍 在序列预测问题上充分利用...中计算文本 BLEU 分数的温和介绍 使用编解码器模型的用于字幕生成的注入和合并架构 如何用 Python 为机器学习清理文本 如何配置神经机器翻译的编解码器模型 如何开始深度学习自然语言处理（7 天迷你课程...） 自然语言处理的数据集 如何开发一种深度学习的词袋模型来预测电影评论情感 深度学习字幕生成模型的温和介绍 如何在 Keras 中定义神经机器翻译的编解码器序列到序列模型 如何利用小实验在 Keras...中文本摘要的编解码器模型 用于神经机器翻译的编解码器循环神经网络模型 浅谈词袋模型 文本摘要的温和介绍 编解码器循环神经网络中的注意力如何工作 如何利用深度学习自动生成照片的文本描述 如何开发一个单词级神经语言模型并用它来生成文本
为此，IBM 研究院、Watson AI Lab、哈佛 NLP 团队和哈佛视觉计算团队联合研发了一款针对 seq2seq 模型的可视化调试工具 Seq2Seq-Vis，使用户可以可视化模型执行过程中的注意力...在很多诸如机器翻译、自然语言生成、图像描述以及总结的应用场景中，seq2Seq 模型都表现出了当前最优的效果。最新研究表明，这些模型能够在特定的重要场景下，实现人类级别的机器翻译效果。...检查模型决策：SEQ2SEQ-VIS 允许用户理解、描述并具体化 seq2seq 模型的错误，覆盖模型全部的五个阶段：编码器、解码器、注意力、预测、束搜索。...图 2：seq2seq 模型通过五个阶段，将源序列翻译为目标序列：（S1）将源序列编码为潜在向量，（S2）将其解码为目标序列，（S3）编码器和解码器之间实现注意，（S4）在每个时间步骤中，预测单词概率，...翻译视图提供了（c）注意力的可视化，（d）每个时间步骤中 top-k 个单词预测，以及（e）束搜索树。
如基于内容标记图像，对图片进行分类，检测人脸并返回它们的坐标，识别指定领域的内容，生成内容的描述，识别图像中的文本，标记成人内容。...3、IBM Watson Language Translator：将文本从一种语言翻译为另一种语言。该服务提供了多个特定领域模型，可以根据独特术语和语言进行自定义。...使用该 API 可以完成的操作包括：获取字数，发布翻译文档以及检索已翻译的文档和文本。 6、Houndify：通过一个不断学习的独立平台，将语音和会话智能集成到产品中。...▌机器学习与预测 1、Amazon Machine Learning：查找数据中的模式。该 API 的几种典型应用包括：检测欺诈、预测需求、精准营销和点击预测。...6、IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员可以将他们的数据加载到服务中，使用已知的相关结果来训练机器学习模型（Rank）。服务输出包括相关文档和元数据。
在本教程中，您将发现可用于文本生成问题的贪婪搜索和波束搜索解码算法。 完成本教程后，您将知道： 文本生成问题的解码问题。 贪婪的搜索解码器算法，以及如何在Python中实现它。...集束搜索解码器算法，以及如何在Python中实现它。 让我们开始吧。 生成文本的解码器 在字幕生成，文本摘要和机器翻译等自然语言处理任务中，所需的预测是一系列单词。...在NMT中，通过简单的波束搜索解码器翻译新的句子，该解码器发现近似最大化训练的NMT模型的条件概率的翻译。波束搜索策略在每个时间步骤保持固定数目（波束）的活动候选者，从左到右逐字地生成翻译单词。...自然语言处理和机器翻译手册，2011年。 Pharaoh：基于短语的统计机器翻译模型的波束搜索解码器，2004。 概要 在本教程中，您发现了可用于文本生成问题的贪婪搜索和波束搜索解码算法。...具体来说，你了解到： 文本生成问题的解码问题。 贪婪的搜索解码器算法，以及如何在Python中实现它。 集束搜索解码器算法，以及如何在Python中实现它。
7、Google Cloud Vision API：该 API 由 TensorFlow 等强大的平台驱动，能够让模型进行学习和预测图像内容。它可以帮你找到感兴趣的图像，并迅速获得丰富的注释。...如基于内容标记图像，对图片进行分类，检测人脸并返回它们的坐标，识别指定领域的内容，生成内容的描述，识别图像中的文本，标记成人内容。 ...3、IBM Watson Language Translator：将文本从一种语言翻译为另一种语言。该服务提供了多个特定领域模型，可以根据独特术语和语言进行自定义。 ...▌机器学习与预测 1、Amazon Machine Learning：查找数据中的模式。该 API 的几种典型应用包括：检测欺诈、预测需求、精准营销和点击预测。 ...6、IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员可以将他们的数据加载到服务中，使用已知的相关结果来训练机器学习模型（Rank）。服务输出包括相关文档和元数据。
尽管神经网络机器翻译模型提供了比传统方法高得多的翻译质量，但神经MT模型在一个关键的方式中，也要慢得多：他们有更高的延迟，更多的完成翻译用户提供的新文本的时间。...我们的模型（非自回归，因为它没有这个属性）从最近出版的Transformer开始，具有相同的基本神经网络层，但是引入了一个完全不同的文本生成过程，这个过程基于一个新的“派生”应用，这是一个来自于IBM在...现在编码器有两个工作：首先它必须理解和解释输入句子，但它也必须预测一系列数字（2,0,0,2,1），然后通过直接复制来启动并行解码器从输入的文本中而不需要代表自动回归的棕色箭头。...下面以罗马尼亚语为英语的示例显示“噪音并行解码”过程： [图片] 图4：噪声并行解码的例子。首先，编码器在输出句子中产生几个可能的计划，如中间所示，用于分配空间。...解码器2：关于神经序列模型中的解码器的更多信息，包括注意力机制的细节，请参阅这里。
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