很明显，下一个词将是sky。 在这种情况下，相关信息和需要用到它的地方之间的距离很小，循环神经网络可以学习使用过去的信息，找出这个句子的下一个单词。 ? 但有些情况下，我们需要更多的上下文。...不仅如此，卷积神经网络的输出单词和输入之间的“距离”是以 log (N)函数的顺序排列的，大致如上面的动图所示。 这比一个循环神经网络的输出和输入之间的距离呈指数级变化要“友好”得多。...编码器和解码器，各自之间也都非常相似。 每个编码器由两层组成：自注意力和前馈神经网络。 ? 编码器的输入，首先经过一个自注意力层。 这有助于编码器在编码特定单词时，查看输入句子中的其他单词。...解码器中也有这两层，但在它们之间有一个注意力层，帮助解码器专注于输入句子的相关部分。 ?...接下来，以一个更短的句子为例，看看编码器的每个子层中发生了什么。 首先，是如何用用向量计算自注意力，然后再看看它实际上是如何使用矩阵实现的。 ? △找出句子中单词之间的关系，并给予正确的权重。
语言模型可以在字符级别，短语级别，句子级别甚至段落级别构建。 例如，为了预测“我需要学习如何___”之后出现的下一个单词，模型为下一个可能的单词分配概率，这些单词可以是“写作”，“开车”等。...马尔可夫链考虑每个独特单词之间的关系来计算下一个单词的概率。 它们在早期版本的智能手机键盘中使用，为句子中的下一个单词生成建议。 ?...用于语言生成的RNN 在RNN的每次迭代中，模型在其存储器中存储遇到的先前单词并计算下一单词的概率。 例如，如果模型生成了文本“我们需要租用___”，那么它现在必须弄清楚句子中的下一个单词。...“为了正确预测下一个单词为”西班牙语“，该模型在前面的句子中侧重于”西班牙“一词，并使用单元格的记忆”记住“它。该信息在处理序列时由单元存储，然后在预测下一个字时使用。...变形金刚目前正在各种NLP任务中使用，例如语言建模，机器翻译和文本生成。变换器由一堆编码器组成，用于处理任意长度的输入和另一堆解码器，以输出生成的句子。
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。...从本质上讲，文本确实有一些句法结构，比如单词组成了短语，短语组成了句子，句子又组合成了段落。...然而，与结构化数据集中固定的数据维度相比，文本文档没有固定的结构，因为单词有众多的选择，每个句子的长度也是可变的。本文就是一个很典型的案例。...单元格中的值表示单词（由列表示）出现在特定文档（由行表示）中的次数。因此，如果一个文档语料库是由 N 个单词组成，那么这个文档可以由一个 N 维向量表示。...可以看到每个数据点是如何从一个单独的簇开始，慢慢与其他数据点合并形成集群的。从颜色和树状图的更高层次来看，如果考虑距离度量为 1.0（由虚线表示）或者更小，可以看出模型已经正确识别了三个主要的聚类。
文本的非监督学习 文本预处理 一个典型的文本预处理工作流程由以下 4 个步骤组成： 1. 句子分割 2. 文本归一化和分词 3. 词性标注（POS） 4....归一化由词干提取和词形还原组成。在词干提取过程中，通过删除后缀（如 -ed 和 -ing）来识别单词的词干。由此得到的词干并不一定是一个单词。...最常用的组块是名词短语组块，它由限定词、形容词、以及一个名词组成（例如，「a happy unicorn」（一只快乐的独角兽））。...通过使用该词汇表，可以将每个句子表示为一个由 0 和 1 组成的向量，向量元素的取决于词汇表中的某个词是否出现在该句子中。...一个 N-gram 是由 N 个词（token）组成的序列。例如，一个 2-gram（双字母组，bigram）是由两个单词组成的序列，而三字母组（trigram）则是由三个单词组成的序列。
下图展示了sequence to sequence模型通常是如何用循环神经网络工作的。每个单词被单独处理，然后将编码阶段的隐状态传入解码阶段以生成结果句子，然后这样就产生了输出。 ?...总之，LSTM和RNN模型有三个问题: 顺序计算，不能有效并行化 没有显示的建模长短范围依赖 单词之间的距离是线性的 Attention 为了解决其中部分问题，研究者建立了一项能对特定单词产生注意力的技能...当翻译一个句子，我会特别注意我当前正在翻译的单词。当我录制录音时，我会仔细聆听我正在写下的部分。如果你让我描述我所在的房间，当我这样做的时候，我会瞥一眼描述的物体。...找出句中单词之间的关系并给出正确的注意力。...结果向量就可以拿来作为前馈神经网络的输入。不过实际实现中，考虑到性能该计算由矩阵形式运算完成。我们现在看一下，我们已经知道如何在词级别计算了。
想象一下，我们想要训练一台计算机来解决在3x3像素显示器上识别符号的简单问题。我们需要像这样的神经网络： 一个输入层 两个隐藏层 一个输出层。 我们的输入层由9个称为神经元的节点组成，每个像素一个。...每个神经元将保存从1（白色）到-1（黑色）的数字。我们的输出层由4个神经元组成，每个神经元代表可能的符号之一。它们的值最终将是0到1之间的概率。 在这些之间，我们有一些神经元的排列，称为“隐藏”层。...输出层中的每个神经元都保存一个概率，最高的数字是最可能的结果。 当我们训练这个网络时，我们向它提供一个我们知道答案的图像，并计算答案与网络计算的概率之间的差异。然后我们调整权重以接近预期结果。...embedding 有助于创建相似单词之间的关系，但它们也捕捉类比。例如，单词“dog”和“puppy”之间的距离应该与“cat”和“kitten”之间的距离相同。...Embedding 难以捕捉具有多重含义的单词。考虑 bank 这个词的两个含义。人类根据句子的上下文推断出正确的含义。Money 和 River 在每个句子中都是与 bank相关的重要上下文。
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。...在这个场景中，我们讨论的是单词、短语、句子和整个文档形式的自由流动文本。本质上，我们有一些句法结构，比如单词组成短语，短语组成句子，句子又组成段落。...然而，文本文档没有固有的结构，因为可以有各种各样的单词，这些单词在不同的文档中会有所不同，而且与结构化数据集中固定数量的数据维度相比，每个句子的长度也是可变的。...任何单元格中的值表示该单词(用列表示)在特定文档中出现的次数(用行表示)。因此，如果一个文档语料库由所有文档中的N唯一单词组成，那么每个文档都有一个N维向量。...，其中每个特征由表示两个单词序列的bi-gram组成，值表示该bi-gram出现在文档中的次数。
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。...在这个场景中，我们讨论的是单词、短语、句子和整个文档形式的自由流动文本。本质上，我们有一些句法结构，比如单词组成短语，短语组成句子，句子又组成段落。...因此，如果一个文档语料库由所有文档中的N唯一单词组成，那么每个文档都有一个N维向量。 N-Grams袋模型 一个单词只是一个符号，通常被称为unigram或1-gram。...我们可以看到，每个数据点开始时是一个单独的簇，然后慢慢地开始与其他数据点合并，形成聚类。从颜色和树状图的高度来看，如果考虑距离度量在1.0或以上(用虚线表示)，则可以看到模型正确地识别了三个主要聚类。...可以清楚地看到，我们的算法根据分配给文档的聚类标签正确地标识了文档中的三个不同类别。这将使你对如何利用TF-IDF特征来构建相似特征有一个很好的了解，而相似特征反过来又有助于对文档进行聚类。
这个工厂主要由两个部分组成： 编码器（Encoder）：它负责提取信息，通过细致分析输入文本，理解文本中各个元素的含义，并发现它们之间的隐藏联系。...接下来，自注意力机制为每个单词生成了三个特殊的向量：“查询（Query）”（询问我需要什么信息）、“键（Key）”（标示我有什么信息）和 “值（Value）”（实际的含义和上下文）。...这种表示不仅包含了单词本身的含义，还有它如何与句中其他单词关联和受到影响。...接着，每个词的嵌入会和一个基于其在句中位置计算出的额外向量结合。这些位置向量通过正弦和余弦函数生成，能够反映词之间的远近关系。 低频波动揭示词之间的长距离关系。 高频波动则关注紧密相连的词。...多层次分析：FFN 不是单一步骤，而是通常由两层或更多的全连接层组成。每一层都在前一层的基础上进一步转换信息，就像你在不断放大镜下审视句子，每一层都揭示出更多细节。
每个编码器互相之间都是类似的。所有的编码器都有相同的架构。解码器也都具有相同的特性，即解码器互相之间也很类似。每个编码器由一个「自注意力层」和一个「前馈神经网络」组成。 ?...在自注意力层中，这些路径之间有相互依赖关系。然而在前馈层中则没有这样的依赖关系，因此可以在流经前馈层时并行处理各种路径。 接下来，我们使用一个更短的句子作为例子，看看每个子层中发生了什么。...自注意力 首先，让我们来看看如何使用向量计算自注意力，然后进一步看看这是如何使用矩阵来实现的。 ? 找出一个句子中各单词之间的关系，为其赋予正确的注意力。...阅读下面关于注意力计算方法的有关内容，你就会对这些向量的作用有一个很好的认识。 计算自注意力的第二步是计算出（某个单词的查询向量与其它单词的键向量相乘）的得分。...假设我们正在计算本例中第一个单词「Thinking」的自注意力。我们需要计算出输入句子中每一个单词对于「Thinking」的打分。
而实际上，无论是微博等社交文本还是购物平台的评价文本，句子都不是单独出现，而是几句含义较为集中、情感较为一致的句子共同出现。...如上图所示，包含相同对象的不同句子之间可以互相参照，因文本对该对象的情感应具有一定的一致性。...简介 来自Wisers AI Lab的几位研究者认为，对象级情感分类任务的重点在于挖掘对象词汇和上下文词汇的关系，而既有研究都将词汇看作单独的语意单元；本文作者提出，这样的假设忽略了句子其实是由若干语意区块构成的...，在语意区块（片段）中几个单词联合表达一个含义，是不同语意片段（而非单词）在对对象产生着影响。...方法 本文的构建的方法包括两个核心单元，其一是对象抽取（AE），该单元的主要目标是标识句中每一个单词是否属于对象词汇。
在机器翻译任务中，输入已经由某种语言中的符号序列组成，计算机程序必须将其转换成另一种语言中的符号序列。 给定源语言中的文本序列，就没有将该文本翻译成另一种语言的最佳方法。...与传统的基于短语的翻译系统不同，基于短语的翻译系统由许多单独调整的小的子组件组成，神经机器翻译试图建立和训练一个单一的、大的神经网络，它可以读取一个句子并输出正确的翻译。...这样做的动机是，我们希望计算解码器状态(其中包含我们在输出语句生产中的位置信息)和每个输入单词之间的关联。...基于这种关联有多强，或者换句话说，每个特定的输入单词与产生下一个输出单词有多相关，我们想要衡量它的单词表示的影响根据这种关联的强度，或者换句话说，每个特定的输入单词与生成下一个输出单词之间的关联程度，我们希望权衡其单词表示的影响...句子对由不同长度的句子组成，因此我们不能为每个训练示例创建相同的计算图，而是必须为每个训练示例动态创建计算图。这种技术被称为展开递归神经网络，我们已经在语言模型中讨论过了。
编码器和解码器之间对单词「seq2seq」的关注（attention）是正确的（红色高亮线条），但目标语言的语言词典 (language dictonary) 中并没有对应单词。...观察「seq2seq」的编码器近邻词（右图）可以发现，另一个未知单词「hunki」与其距离很近。各种按钮能够支持用户完成更深层分析的交互需求。...它整合了模型组件的可视化（图 1 左）、特定样本的内在表征（图 1 中），和在一个由预先计算好样本组成的巨大离线语料库上实现的最近邻搜索（nearest-neighbor lookup）。 ?...（顶部）注意力图展示了目标单词「he」的注意力并非仅集中在解码器「er」部分，而是同时注意力了后面的单词，甚至注意了距离很远的动词「gesprochen（说）」。...解码器的状态轨迹（左下）显示「he」和「spoke」的距离非常接近。近邻列表表明，模型设置了一个阶段，其中预测「spoke」为下一个单词。 ? 图 13：一个欠训练的英语-德语模型。
基于词重叠率的方法 机器翻译 & 摘要 常用指标 基于词重叠率的方法是指基于词汇的级别计算模型的生成文本和人工的参考文本之间的相似性，比较经典的代表有BLEU、METEOR和ROUGE，其中BLEU和...跳跃二元组是句子中有序的单词对，和LCS类似，在单词对之间，单词可能被跳过。比如一句有4个单词的句子，按照排列组合就可能有6种跳跃二元组。...在参考和待评价句子中的没有毗连的映射越多，惩罚就越高。为了计算惩罚，1元组被分组成最少可能的块（chunks）。在待评价语句和参考语句之间的毗邻映射越长，块的数量就越少。...这里，距离被定义为将一个序列转换成另一个序列所需要的最少编辑操作次数。操作次数越多，距离越大，序列之间的相似性越低；相反距离越小，表示一个句子越容易改写成另一个句子，序列之间的相似性越高。...预热的监督信息有： 其他自动指标计算方法的结果(BLEU，ROUGE，BERTscore) 回译似然度 三分类标签，判断原句和扰动句的文本关系，主要包括蕴含、矛盾、中立 回译标志，标注扰动句是否通过原句由回译过程生成
首先基于表示层采用DNN或直接由word embedding得到的句子表示，和词位置对应的每个向量体现了以本词语为核心的一定的全局信息；然后对两个句子按词对应交互，由此构建两段文本之间的 matching...首先计算attention matrix A，其每个元素Aij代表句子1中第i个单词对句子二中第j个单词的match_score，这里使用了Euclidean距离计算。...单词表示层：使用GloVe模型训练向量，对字符embedding进行随机初始化，单词中的字符组成单词的向量表示作为LSTM网络的输入。 上下文表示层：使用BiLSTM对p和q进行表示。...其中，标准问q、对应答案A以及该标准问q对应的所有相似问q1,q2,...，一起组成一个知识点。...四、总结与展望 4.1 数据层面 建立更加合理的知识库：每个知识点只包含一个意图，且知识点之间没有交叉，歧义，冗余等容易造成混淆的因素 标注：为每个FAQ积累一定数量的有代表性的相似问 后期的持续维护：
当对现有数据进行测试时，新数据可以通过现有数据了解这些问题，当有新的数据出现时，计算机可以将数据归类到正确的分支中。 ? 2.随机森林 从原始数据中随机选择，并形成不同的子集。 ?...使用线性方程表示超平面，线上方的类大于或等于1，另一个类小于或等于-1。 ? 利用图中的方程计算出点到曲面之间的距离: ?...为了解决这个问题，我们只能看一些单词: ? 而这些话，只会代表一些单词和它们的数量： ? 原来的问题是：给你一个句子，它属于哪一类？ 通过使用贝叶斯规则，这将是一个简单的问题。 ?...首先，我们需要将每个单词设置在一个状态下，并且我们需要计算状态转换的概率。 ? 这些是由一个句子计算出来的概率。...当你使用大量的文本数据来训练计算机时，你会得到一个更大的状态转换矩阵，比如可以跟随“the”的单词，以及它们对应的概率。 ?
在自然语言处理中，Embedding 常常用于将文本数据中的单词、句子或文档映射为固定长度的实数向量，使得文本数据能够在计算机中被更好地处理和理解。...通过 Embedding，每个单词或句子都可以用一个实数向量来表示，这个向量中包含了该单词或句子的语义信息。...这样，相似的单词或句子就会在嵌入空间中被映射为相近的向量，具有相似语义的词语或句子在向量空间上的距离也会较近。...这使得在进行自然语言处理任务时，可以通过计算向量之间的距离或相似度来进行词语或句子的匹配、分类、聚类等操作。 Word2Vec Word2Vec 是 2013 年由谷歌提出了一套词嵌入方法。...每个编码器和解码器由多层自注意力机制和前馈神经网络组成。
对于单词、句子或段落这样的模态而言，有两种类型：书面（文本）和声音（转录）。举个例子，假设从一段文本中提取了一个单词，想要了解这是正面还是负面的情绪。该怎么做呢？...为了简单起见，可以使用one-hot向量，这是一个非常长的向量，其长度是字典的长度。这个字典是我们的模型从训练集中创建的，计算出它所发现的所有去重后的单词。对于每一个单词，在向量中有一个索引条目。...定义损失函数（可能是非线性的） 优化参数的权重（考虑梯度下降） 然后，考虑多层前馈神经网络。 这个多层网络由一个输入层，几个隐藏层，以及一个可能包含激活函数的输出层组成。...每个前面的隐藏层的输出作为后面层的输入。 最后，我还有两个概念需要澄清： 推理：用于测试。推理可以被看作是通过输入获得评分/输出的过程。它既是获得这个分数的行为，也涉及到它的使用。...3.3 多模态的对齐 多模态对齐是找到两种或更多模态之间的关系和对应。 为了对齐不同的模态，模型必须测量它们之间的相似度并处理长距离依赖关系。
其中之一是 BERT，它主要由几个堆叠的 Transformer 编码器组成。除了用于一系列不同的问题（例如情感分析或问答）之外，BERT 在构建词嵌入（表示单词语义的数字向量）方面变得越来越流行。...以嵌入的形式表示单词具有巨大的优势，因为机器学习算法无法处理原始文本，但可以对向量的向量进行操作。这允许使用欧几里得距离或余弦距离等标准度量来比较不同单词的相似性。...作为输入，它需要一个 [CLS] 标记和由特殊 [SEP] 标记分隔的两个句子。根据模型配置，该信息由多头注意力模块处理 12 或 24 次。...然后，输出被聚合并传递到一个简单的回归模型以获得最终标签。 交叉编码器架构 可以使用 BERT 来计算一对文档之间的相似度。考虑在一个大集合中找到最相似的一对句子的目标。...之后，我们可以直接计算所有向量之间所选的相似度度量（毫无疑问，它仍然需要二次比较次数，但同时我们避免了像以前那样使用 BERT 进行二次推理计算）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
