在本文中,我将进一步介绍BERT,这是最流行的NLP模型之一,它以Transformer为核心,并且在许多NLP任务(包括分类,问题回答和NER)上均达到了最先进的性能。
我编写了一个名为Rhodiola的工具,该工具可以分析目标数据(例如目标的tweets),并检测其中最常用的主题,以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。这是一个为密码猜测攻击创建新方法的实验性项目。
在这一过程中,会用到某种形式的「序列到序列」这一王者模型,如语言模型——应用语言模型根据前面的句子预测接下来的单词。
神经网络机器翻译(NMT)是目前最先进的机器翻译技术,通过神经网络的处理可以产生流畅的翻译。然而非机器翻译模型受到词汇外问题和罕见词问题的影响,导致翻译质量下降。OOV词是语料库中未出现的词,而rare词是语料库中出现次数很少的词。在翻译这些未知单词时,这些单词将被替换为无用的标记。因此,这些无意义的符号破坏了句子结构,增加了歧义使翻译变得更糟。
我们用相邻兄弟原则器选择id为p1的元素下面id为u1的元素,给它背景设置为红色
事件抽取(EE)是信息抽取研究中的一个重要而富有挑战性的课题。事件作为一种特殊的信息形式,是指在特定时间、特定地点发生的涉及一个或多个参与者的特定事件,通常可以描述为状态的变化。事件提取任务旨在将此类事件信息从非结构化的纯文本中提取为结构化的形式,主要描述现实世界中事件发生的“谁、何时、何地、什么、为什么”和“如何”。在应用方面,该任务便于人们检索事件信息,分析人们的行为,促进信息检索、智能问答、知识图谱构建等实际应用。
作者 | Dipanjan (DJ) Sarkar 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】在研究和处理自然语言处理的很多问题时,除了关注各种各样基础的数据,高级的深度学习模型、算法外,其实中间还涉及了很多处理技术,比如:词干提取、词形还原、句法分析、语义分析等,虽然不同的语言特征不同,但是这其中大部分步骤都是存在于大多数NLP领域任务中的。今天特别为大家准备了一篇包含NLP重要技术概念学习和实践的文章,希望无论是基础数据、技术理论还是代码实践大家都可
本文通过文本的挖掘,对人们在冠状病毒锁定期间正在做什么以及他们的感觉进行的探索性和情感分析
在本文中,我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings,并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。
我们将社交网络的成员分类问题考虑为一个或多个类别。 更正式地说,设G = (V, E),其中V是网络的成员,E是其边,E ⊆ (V×V)。 给定部分标记的社交网络G[L] = (V, E, X, Y),属性X ∈ R^{|V|×S},其中S是每个属性向量的特征空间的大小,并且Y ∈ R^{|V|×|Y|},Y是标签集。
在本节中,我们将使用 PyTorch 中可用的各种自然语言处理(NLP)技术来构建各种实际 -使用 PyTorch 的世界应用。 情感分析,文本摘要,文本分类以及使用 PyTorch 构建聊天机器人应用是本节将介绍的一些任务。
梅西(Lionel Messi)无需介绍,甚至不喜欢足球的人都听说过,最伟大的球员之一为这项运动增光添彩。这是他的维基百科页面:
现代公司要处理大量的数据。这些数据以不同形式出现,包括文档、电子表格、录音、电子邮件、JSON以及更多形式。这类数据最常用的记录方式之一就是通过文本,这类文本通常与我们日常所使用的自然语言十分相似。
对于整个深度学习和机器学习来说,今年是重要的一年。事情正在迅速发生,这些技术的应用数量正在增加。克服了鸿沟,深度学习处于早期多数阶段。在这个疯狂的世界中保持最新状态的最佳方法是阅读有关该主题的重要论文。在本文中,将重点介绍今年产生重大影响的5篇论文。
搜索引擎匹配查询到它们创建的索引上。这个索引包含每个文档的单词,和能指向文儿当地址的指针。这被叫做倒排索引文件【 inverted file】。一个搜索引擎或者IR系统包括四个基本的模块:
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载,共介绍 18 个在机器翻译任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期:RNNsearch、Multi-task、attention-model
文本清理,也称为文本预处理或文本数据清理,正在准备原始文本数据并将其转换为更干净、更结构化的格式,以用于分析、建模或其他自然语言处理 (NLP) 任务。它涉及各种技术和程序,从文本文档中去除噪声、不一致和不相关信息,使数据更适合文本分析、情感分析、文本分类和机器学习等下游任务。
在本文中,我们将研究如何处理文本数据,这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成,文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此,在本文中,我们将采用动手实践的方法,探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的,现在都还在用的策略,用来对非结构化的文本数据提取特征。
这两种语言非常流行且功能强大,但是它们之间确实存在关键差异,我们将在这里详细介绍它们
大数据文摘授权转载自AI科技评论 编译:Jocelyn 编辑:陈彩娴 本文对视觉-语言(VL)智能按时间顺序进行了全面调研,并将这一领域的发展总结为三个阶段: 第一个阶段是2014-2018年,其间,专门的模型被设计用于不同的任务。第二个时代是2019-2021年,在此期间,通过使用有着高质量标签的VL数据集进行预训练,神经网络模型能够学习视觉和语言的联合表征。最后,随着2021年CLIP的出现,第三个时代开始了,此时研究人员寻求在更大的弱标签数据集上预训练VL模型,并通过VL预训练获得性能强大的基于零样
BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务检测上表现非常好。如:问答、自然语言推断和释义而且它是开源的。因此在社区中非常流行。
至少在过去十年间,解决计算机视觉领域内各种问题的技术已经有了很大的进步,其中一些值得注意的问题有图像分类、对象检测、图像分割、图像生成、图像字幕生成等。在这篇博客文章中,我将简要地解释其中的一些问题,并尝试从人类如何解读图像的角度比较这些技术。我还将把这篇文章引导到 AGI(人工智能)领域并加入我的一些想法。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 本文转自AI科技评论 本文对视觉-语言(VL)智能按时间顺序进行了全面调研,并将这一领域的发展总结为三个阶段: 第一个阶段是2014-2018年,其间,专门的模型被设计用于不同的任务。第二个时代是2019-2021年,在此期间,通过使用有着高质量标签的VL数据集进行预训练,神经网络模型能够学习视觉和语言的联合表征。最后,随着2021年CLIP的出现,第三个时代开始了,此时研究人员寻求在更大的弱标签数据集上预训练VL模型,并通过VL预
编译丨Jocelyn 编辑丨陈彩娴 本文对视觉-语言(VL)智能按时间顺序进行了全面调研,并将这一领域的发展总结为三个阶段: 第一个阶段是2014-2018年,其间,专门的模型被设计用于不同的任务。第二个时代是2019-2021年,在此期间,通过使用有着高质量标签的VL数据集进行预训练,神经网络模型能够学习视觉和语言的联合表征。最后,随着2021年CLIP的出现,第三个时代开始了,此时研究人员寻求在更大的弱标签数据集上预训练VL模型,并通过VL预训练获得性能强大的基于零样本或少样本的视觉模型。 我们相信这
深度学习是机器学习父领域中的一个子领域,它是受大脑工作启发的一类算法的研究和应用。 给定足够的数据并通过它进行迭代,这些算法可以近似于描述数据的任何函数,并且正确地称为通用函数近似器。 那么 PyTorch 进入这个生态系统的位置是什么?
随着各种语言、视觉、视频、音频等大模型的性能不断提升,多模态机器学习也开始兴起,通过整合多种模态的数据,研究人员们开始设计更复杂的计算机智能体,能够更好地理解、推理和学习现实世界。
在上一篇文章中,我们介绍了使用NaturalLanguage框架来进行自然语言的拆解,可以将一段文本按照单词,句子或段落的模式进行拆解。并且,在进行拆解时,其可以自动的识别所使用的语言。
在 Python 的生态环境中, NumPy 包是数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它大大简化了向量和矩阵的操作及处理过程。一些领先的Python 包都依靠 NumPy 作为其基础架构中最基本的部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)。除了对数值数据进行分片和分块处理,在库中处理和调试高级用例时,掌握 NumPy 操作也能展现其优势。
情感分析的基本任务是将文档,句子或实体特征中表达的观点分类为肯定或否定。本教程介绍了Rapidminer中情感分析的用法。此处提供的示例给出了电影列表及其评论,例如“ 正面” 或“ 负面”。该程序实现了Precision and Recall方法。 精度 是(随机选择的)检索文档相关的概率。 召回 是在搜索中检索到(随机选择的)相关文档的概率。高 召回率 意味着算法返回了大多数相关结果。精度高 表示算法返回的相关结果多于不相关的结果。
下面要介绍的论文选自AAAI 2020,题目为:「Attendingto Entities for Better Text Understanding」,axriv地址为:https://arxiv.org/abs/1911.04361。
选自adventuresinmachinelearning 机器之心编译 参与:李诗萌、刘晓坤 本文详细介绍了 word2vector 模型的模型架构,以及 TensorFlow 的实现过程,包括数据
这段代码的意思是通过 ReactDOM.render() 方法将 h1 包裹的JSX元素渲染到id为“root”的HTML元素上. 除了在JS中早已熟知的 document.getElementById() 方法外, 这段代码中还包含两个知识点:
在第一章中,我们看到深度学习可以用于处理自然语言数据集并取得出色的结果。我们的示例依赖于使用预训练的语言模型,并对其进行微调以对评论进行分类。该示例突出了 NLP 和计算机视觉中迁移学习的区别:通常情况下,在 NLP 中,预训练模型是在不同任务上训练的。
今天看了一下午Google的API,发现还挺简单的。稍微懂点Javascript就可以了。 写了个小例子
自然语言处理(NLP)是数据科学中最有趣的子领域之一,数据科学家越来越期望能够制定涉及利用非结构化文本数据的解决方案。尽管如此,许多应用数据科学家(来自STEM和社会科学背景)都缺乏NLP经验。
大数据文摘转载自数据派THU 作者:杨金珊 审校:陈之炎 “Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步,对Transformer模型做出了重大改进。 目前NLP任务中的最著名模型(例如GPT-2或BERT),均由几十个Transformer或它们的变体组成。 背景 减少顺序算力是扩展神经网络GPU、ByteNet和ConvS2S的基本目标,它们使用卷积神经网络作为基本构建块,并行计算所有输入和输出位置的隐含表示。在这些模型中,将来自两个任意输入或输出位置
文章摘要是一个简短的段落,其中包含要点,并以文章本身使用的词语来表达。通常,我们仅提取那些我们认为最重要的要素/句子,这些要素/句子通常传达主要思想或必要的支撑点。
AI 科技评论按:在自然语言处理任务中,循环神经网络是一种常见的方法,但近来,一种只依赖于注意力机制的特定神经网络模型已被证明它对于常见的自然语言处理任务的效果甚至优于循环神经网络模型,这个模型被称为变换器(Transformer)。同时,数据科学家 Maxime Allard 发表了相应的文章对变换器的原理机制作了介绍与讲解,并用相应的实验帮助大家更好的理解这种神经网络模型,AI 科技评论将其编译如下。
机器学习实战之朴素贝叶斯 1.1、简介 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是在已知P(AB)的情况下如何求得P(BA)。这里先解释什么是条件概率:P(AB)表示事件B已经发生的前提下,事件A发生的概率,叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为: 贝叶斯定理之所以有用,是因为我们在生活中经常遇到这种情况:我们可以很容易直接得出P(AB),P(BA)则很难直接得出,但我们更关心P(BA),贝叶斯定理就
在AI盛起的当下,各类AI应用不断地出现在人们的视野中,AI正在重塑着各行各业。ChatGPT一直这股AI浪潮的引领者,在各类不断涌现的大模型中,目前还没有出现能与ChatGPT比肩的。笔者前前后后看了很多篇介绍GPT的文章,看到这篇文章时有种眼前一亮的感觉。一篇收获颇多的文章,翻译整理如下,感兴趣的请点赞收藏。
XAML是基于XML的语言,其遵循并扩展了XML的语法规则。其中一项扩展就是标记扩展(Markup Extension),比如我们经常使用的绑定Binding和x:Type。
作者:杨金珊审校:陈之炎 本文约4300字,建议阅读8分钟“Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步,对Transformer模型做出了重大改进。
近日,阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 Enhanced Sequential Inference Model(ESIM)。ESIM 是一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM,据阿里介绍,该算法模型自 2017 年被提出之后,已被谷歌、facebook 在内的国际学术界在论文中引用 200 多次,更曾在国际顶级对话系统评测大赛(DSTC7)上获得双料冠军,并将人机对话准确率的世界纪录提升至 94.1%。
深度学习是一个由多个处理层组成的机器学习领域,用于学习具有多个抽象层次的数据表示。典型的层次是人工神经网络,由前向传递和后向传递组成。正向传递计算来自前一层的输入的加权和,并通过非线性函数传递结果。向后传递是通过导数链规则计算目标函数相对于多层模块堆栈权重的梯度。深度学习的关键优势在于表示学习的能力以及向量表示和神经处理赋予的语义合成能力。这允许机器输入原始数据,并自动发现分类或检测所需的潜在表示和处理。
文本数据通常是由表示单词、句子,或者段落的文本流组成。由于文本数据非结构化(并不是整齐的格式化的数据表格)的特征和充满噪声的本质,很难直接将机器学习方法应用在原始文本数据中。在本文中,我们将通过实践的方法,探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略,提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。 研究动机 想要构建性能优良的机器学习模型,特征工程必不可少。有时候,可能只需要一个优秀的特征,你就能赢得 Kaggle 挑战赛的胜利!对于非结构化的文本数据来说,特征工程更加重要,因为我们需要将文
选自arXiv作者:Jiaxi Gu等 机器之心编译编辑:Juniper 华为诺亚方舟实验室的研究者提出了一个大规模的中文的跨模态数据库 ——「悟空」,并在此基础上对不同的多模态预训练模型进行基准测试,有助于中文的视觉语言预训练算法开发和发展。 在大数据上预训练大规模模型,对下游任务进行微调,已经成为人工智能系统的新兴范式。BERT 和 GPT 等模型在 NLP 社区中越来越受欢迎,因为它们对广泛的下游任务甚至零样本学习任务具有很高的可迁移性,从而产生了 SOTA 性能。最近的工作,如 CLIP、ALIGN
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