传统的文档搜索方法对于通过使用一个或多个名词短语搜索从几个文档中获得答案的典型用例非常有效。...如果我们将文档搜索广泛地视为文档空间的广度优先和深度优先遍历的组合，那么这两种形式的遍历需要具有特定于这些遍历的特征的嵌入。...这种方法是如何工作的从word2vec/BERT嵌入中获取的扩展术语或片段，用于精确匹配已使用这些术语或片段离线索引的文档。...搜索系统可以使用该向量表示不仅选择特定的文档，而且还可以找到与所选文档类似的文档。 在选择文档之前，可以使用嵌入(无论是单词、短语还是句子片段)来扩大/深化搜索。...如果是，为什么要换一种叫法呢a)片段本质上是一个长短语。与短语的区别之所以有用，有一个原因，片段可以是完整的句子，而不只是部分句子 b)这些模型的强度依赖于我们前面看到的输入长度。
这一方法要求模型的生成结果必须和参考句一一对应。尽管这一方法可以强制约束模型的翻译结果，加快收敛，但是缺点显而易见。首先，不可能保证某种语言中的每一个词在另一种语言中都有对应的词语。...研究界尝试了很多方法，也取得了一定的效果，但是目前缺乏一种通用的、固定的场景，也缺乏一个得到验证的、广泛在工业界可以应用的模型。...选择 Oracle Word 的方法有两种，一种是选择 word-level oracle，另一种则是 sentence-level oracle。 ? 词语级别的 Oracle Word 选择方法。...而最终选择的 Oracle Word 也会和 Ground Truth 中的词语混合，然后使用衰减式采样（Decay Sampling）的方法从中挑选出作为约束模型训练的词。...学术研究需要夯实理论基础，解决核心问题 机器之心：在您选题、立题过程中，有没有一些经验可以给读者朋友们分享一下？ 冯洋：我建议我的学生去做以下几点。首先是要多读论文，这是肯定的。
这两种方法通过计算文本中句子成分的权重来生成摘要，可以大大节省通读全文以及归纳总结主要信息的时间，为读者提供方便。 ? 你是否曾将一篇冗长的文档归纳为一个小的段落？你用了多长时间呢？...文本摘要的实现可以增强文档的可读性，减少搜寻信息的时间，获得更多适用于特定领域的信息。 文本自动摘要的主要类型 从广义的角度看，自然语言处理（NLP）中有两种文本摘要生成方法：抽取式和抽象式。...我们可以将抽取式摘要看作是一支荧光笔-从源文本中抽取主要信息。 ? 荧光笔 = 抽取式摘要 在机器学习中，抽取式摘要通常需要衡量基本句子成分的权重，并根据权重结果生成摘要。...为了将 article_content 分割成一个句子集，我们将使用 NLTK 库中的内置方法。...若想了解更多有关该主题，特别是抽象式文本摘要的知识，下面一些有用的资源可以为你提供帮助： 有没有可能将两种方法（抽象式和抽取式文本自动摘要）相结合？
可视化单词 句子的UMAP表示。UMAP是一种降维方法，它允许我们仅在2维中查看高维的单词表示。...定义 向量：向量的经典描述是一个数，它既有大小，也有方向（例如，西5英里）。在机器学习中，我们经常使用高维向量。 嵌入：用向量作为一种表示词（或句子）的方法。 文档：单个文本。...可能有一些特定领域的词更为重要，但由于它们不那么频繁，因此会丢失或被模型忽略。 TF-IDF代表词频-逆文档概率 词频：当前文档中该词的词频。 逆文档概率：对单词在语料库中的罕见程度进行评分。...通过深度学习，我们从表示方式转变为嵌入。与以前的方法不同，深度学习模型通常输出一个固定长度的向量，而不必与语料库中的单词数相同。现在，我们正在为数据集中的每个单词或句子创建一个唯一的向量表示。...Word2Vec Word2Vec是一种生成嵌入的深度学习方法，发表于2013年。它可以相对容易地在你的语料库上进行训练，但是本教程的目的是使用预训练的方法。我将简要地解释一下模型是如何训练的。
7.文档建模 要使计算机能够高效地处理真实文本，就必须找到一种理想的形式化表示方法，这个过程就是文档建模。文档建模一方面要能够真实地反映文档的内容，另一方面又要对不同文档具有区分能力。...它的一些实现方式包括： 1）N-gram模型：基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理； 2）TF-IDF模型：若某个词在一篇文档中出现频率TF高，却在其他文章中很少出现，则认为此词具有很好的类别区分能力...； 3）Paragraph Vector模型：其实是word vector的一种扩展。...文本特征提取的算法包含下面三个方面： 1）从原始特征中挑选出一些最具代表文本信息的特征，例如词频、TF-IDF方法; 2）基于数学方法找出对分类信息共现比较大的特征，主要例子包括互信息法、信息增益、期望交叉熵和统计量方法...5.分类器设计 由于文本分类本身是一个分类问题，所以一般的模式分类方法都可以用于文本分类应用中。
TF-IDF算法 TF-IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency）是一种基于统计的计算方法，常用于反映一个词对于语料中某篇文档的重要性。...TextRank算法 TextRank算法脱离语料库，仅对单篇文档进行分析就可以提取该文档的关键词，此算法最早应用于文档的自动摘要，基于句子维度的分析，利用TextRank对每个句子进行打分，挑选出分数最高的...n个句子作为文档的关键句，以达到自动摘要的效果。...核心思想将文本中的词看作图中的节点，通过边相互连接，这里就形成了图，不同的节点会有不同的权重，权重高的节点可以作为关键词。 PageRank思想： 链接数量。...TextRank用PageRank的思想来解释它： 一个单词被很多单词指向的话，则说明这个单词比较重要。 一个单词被很高TextRank值的单词指向，则这个单词的TextRank值会相应地提高。
如果要编程实现的话，用 Hash 表给每个词分配一个编号就可以了。这么简洁的表示方法配合上最大熵、SVM、CRF 等等算法已经很好地完成了 NLP 领域的各种主流任务。 ...你可以理解为word2vec就是将词表征为实数值向量的一种高效的算法模型，其利用深度学习的思想，可以通过训练，把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似...没有使用这种二叉树，而是直接从隐层直接计算每一个输出的概率——即传统的Softmax，就需要对|V|中的每一个词都算一遍，这个过程时间复杂 度是O(|V|)的。...在一个句子或者文档的训练过程中，段落 ID 保持不变，共享着同一个段落向量。DBOW 则在仅给定段落向量的情况下预测段落中一组随机单词的概率。...在一个句子或者文档的训练过程中，paragraph id保持不变，共享着同一个paragraph vector，相当于每次在预测单词的概率时，都利用了整个句子的语义。
7 文档建模 要使计算机能够高效地处理真实文本，就必须找到一种理想的形式化表示方法，这个过程就是文档建模。文档建模一方面要能够真实地反映文档的内容，另一方面又要对不同文档具有区分能力。...它的一些实现方式包括： 1）N-gram模型：基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理； 2）TF-IDF模型：若某个词在一篇文档中出现频率TF高，却在其他文章中很少出现，则认为此词具有很好的类别区分能力...； 3）Paragraph Vector模型：其实是word vector的一种扩展。...文本特征提取的算法包含下面三个方面： 1）从原始特征中挑选出一些最具代表文本信息的特征，例如词频、TF-IDF方法; 2）基于数学方法找出对分类信息共现比较大的特征，主要例子包括互信息法、信息增益、期望交叉熵和统计量方法...12 分类器设计 由于文本分类本身是一个分类问题，所以一般的模式分类方法都可以用于文本分类应用中。
文本摘要为用户提供了一个高效的方法，可以快速获取文章、报告或文档的核心内容，无需阅读整个文档。 例子: 在学术研究中，研究者们可能需要查阅数十篇或数百篇的文献来撰写文献综述。...这些方法主要根据特定的关键词、短语或文本的句法结构来提取关键信息。 例子: 假设在一个新闻报道中，频繁出现的词如“总统”、“访问”和“协议”可能会被认为是文本的关键内容。...5.2 抽取式摘要的主要技术 基于统计：使用词频、逆文档频率等统计方法为文档中的句子分配重要性分数。...生成式文本摘要 与直接从文档中提取句子的抽取式摘要方法不同，生成式文本摘要旨在为原始文档内容生成新的、更简洁的表达。...注意力机制：在Seq2Seq模型中加入注意力机制可以帮助模型更好地关注原始文档中的重要部分。
在关键词提取任务中，有显式关键词，即显式地出现在文本中；也有隐式关键词，即作者提到的关键词没有显式地出现在文本中，而是与文章的领域相关。...Yake 它是一种轻量级、无监督的自动关键词提取方法，它依赖于从单个文档中提取的统计文本特征来识别文本中最相关的关键词。该方法不需要针对特定的文档集进行训练，也不依赖于字典、文本大小、领域或语言。...Rake Rake 是 Rapid Automatic Keyword Extraction 的缩写，它是一种从单个文档中提取关键字的方法。...每个短语可以再通过空格分为若干个单词，可以通过给每个单词赋予一个得分，通过累加得到每个短语的得分。Rake 通过分析单词的出现及其与文本中其他单词的兼容性（共现）来识别文本中的关键短语。...这基本上是通过以下一些步骤来完成的，首先，文档文本被特定的单词分隔符分割成一个单词数组，其次，该数组再次被分割成一个在短语分隔符和停用单词位置的连续单词序列。
Word2vec，由 Google 于 2013 年发表，是一种神经网络实现，可以学习单词的分布式表示。...当我们在第 1 部分中构建词袋模型时，额外的未标记的训练评论没有用。 但是，由于 Word2Vec 可以从未标记的数据中学习，现在可以使用这些额外的 50,000 条评论。...返回单词列表 return(words) 接下来，我们需要一种特定的输入格式。 Word2Vec 需要单个句子，每个句子都是一列单词。 换句话说，输入格式是列表的列表。...在许多应用中，这两者是可以互换的，但在这里它们不是。 如果要将列表列表附加到另一个列表列表，append仅仅附加外层列表; 你需要使用+=才能连接所有内层列表。...这是特定于计算机的，但 4 到 6 之间应该适用于大多数系统。 最小词数：这有助于将词汇量的大小限制为有意义的单词。 在所有文档中，至少没有出现这个次数的任何单词都将被忽略。
这个框架可以训练语言模型，这些模型可以进行微调，从而在各种文档分类任务中，即使使用更少的数据(少于100个示例)也可以提供出色的结果。可以肯定地说，ULMFiT破解了NLP中迁移学习的密码。...让我们仔细看一下BERT，了解为什么它是一种有效的语言建模方法。我们已经知道BERT可以做什么，但是它是如何做到的?我们将在本节中回答这个相关问题。 1....网络有效地从第一层本身一直到最后一层捕获来自目标词的左右上下文的信息。 传统上，我们要么训练语言模型预测句子中的下一个单词(GPT中使用的从右到左的上下文)，要么训练语言模型预测从左到右的上下文。...对于50%的对来说，第二个句子实际上是第一个句子的下一个句子 对于剩下的50%，第二句是语料库中的一个随机句子 第一种情况的标签是“IsNext”，而第二种情况的标签是“NotNext” 这就是为什么BERT...我们有许多方法可以利用BERT的大量知识来开发我们的NLP应用程序。 最有效的方法之一是根据你自己的任务和特定于任务的数据对其进行微调。
例如，将数据存放在Excel工作表中，Word文档按需自动化提取其中的特定数据；或者使用Excel来分析数据，然后以Word文档来呈现分析结果，等等。...了解Word对象模型 与Excel一样，我们使用VBA来调用Word对象模型中的对象及其属性、方法和事件，从而实现对Word的控制。...Word对象模型似乎有点复杂，涵盖了整个Word应用程序、文档、文档内的段落、段落内的句子、句子中的词语、词语内的字符、表格内的单元格……等等。其中一些常用的对象如下图1所示。 ?...图3：上图1所选文本中段落和句子的分析结果 可以看出，Word VBA是以“。”或“.”为分隔符来拆分出句子的。...图4：上图1所选文本中词和字符的分析结果 可以看出，Word VBA将符号作为一个词。
以数字矩阵表示的笑脸 我们的数据集是句子的列表，为了让我们的算法从数据中提取模式，我们首先需要找到一种方法以算法能够理解的方式来表示它，也就是一个数字列表。...接下来，我们将尝试用一种方法来表示能够解释单词频率的句子，看看是否能从数据中获得更多的信号。...步骤6:词汇结构 TF-IDF 为了帮助我们的模型更多地关注有意义的单词，我们可以在我们的词袋模型的顶部使用TF-IDF评分(术语频率，逆文档频率)。...黑箱解释器允许用户通过扰动输入（在我们的例子中是从句子中移除单词）和观察预测如何改变来解释任何分类器在一个特定示例上的决定。...一种常见的方法是使用Word2Vec或其他方法，如GloVe或CoVe，将句子作为一个单词向量的序列。 高效的端到端架构 卷积神经网络的句子分类训练非常快，并且适用于作为入门级的深度学习架构。
三、找到一种好的数据表达方式 机器学习模型通常以数值作为输入。这里的数据集是句子列表，为了让模型可以从数据中学到句子的特征模式，首先要找到一种方法来把它转换成模型能理解的形式，即数字列表。...所以我们需要一种更上层的方法。 例如，我们可以为数据集中的所有单词制作一张词表，然后将每个单词和一个唯一的索引关联。每个句子都是由一串数字组成，这串数字是词表中的独立单词对应的个数。...向量中的每一个索引代表了一个特定的单词。 嵌入可视化 在“社交媒体中的灾难”样本词表中大概会有 20000 个单词，这意味着每句句子都会用一个长度为 20000 的向量来表示。...接下来，我们将试着找到一种能够表示词汇在句子中出现频率的方法，尽量让模型从数据中获取更多的信号。...一种常见的做法是把句子视为词向量的序列，如使用Word2Vec，或是GloVe、CoVe等更先进的方法。接下来我们详细讨论。 ?
因此，对于研究人员来说，开发一种可以在所有领域有效工作的技术是一个巨大的挑战。...格雷布纳等人构建了一个特定领域的词典，该词典由带有情绪值的token组成。这些Tokens是从旅游领域的客户评论中收集的，以将情绪分类为旅游领域中从糟糕到优秀的 5 星评级。...情绪分析级别 情感分析可以在句子级别、文档级别和方面级别三个级别上进行。在句子级别或短语级别的情感分析中，文档或段落被分解为句子，并识别每个句子的极性。...在生成的矩阵中，每一行代表一个句子或文档，而每个特征列代表字典中的一个单词，并且特征映射的单元格中存在的值通常表示句子或文档中单词的计数。...词频-逆文档频率，通常缩写为 TF-IDF，是另一种常用的特征提取方法。该方法以矩阵形式表示文本，其中每个数字量化了这些术语在给定文档中携带的信息量。它建立在稀有术语在文本文档中包含大量信息的前提下。
最后将整个句子的不同宽度卷积核的向量表示接入一个Average层，从而得到句子平均向量表示。 然后将得到的句子表示，输入到GRU中，得到文档向量表示。...模型1(Uniform-Layer Architecture):所有任务共享同一个LSTM层，并在每个特定任务后面拼接一个随机生成可训练的向量。...Bi-GRU中，捕捉句子级别的上下文信息，得到文档向量。...同样地，为了奖励对文档进行正确分类的线索句，作者再次使用注意力机制，来衡量句子的重要性，得到文档向量。最后将文档向量均输入到softmax层，得到标签的概率分布。...作者构建了一个包含word节点和document节点的大型异构文本图，显式地对全局word利用co-occurrence信息进行建模，然后将文本分类问题看作是node分类问题。
5.2 TF-IDF 模型 即项频率-逆文档频率（term frequency - inverse document frequency），这是一种数值统计方法，目的是反映一个词对集合或语料库中的一个文档的重要程度...这些表征非常擅长得到语言中的句法和语义规律，而且每一个关系都可以使用一个关系特定的向量偏移（vector offset）来特征化。...噪声对比估计（NCE）是层次 softmax 的一种替代方法，其设想一个好模型应该可以根据 logistic 回归的方法来区分数据和噪声。...这类似于网络中神经元的 dropout，尽管在统计学上，其更类似于使用这种方法从语料库中移除常见词。 丢弃常出现的词可以减少计算和内存成本。...通常而言，可以使用 TF-IDF 这样的简单的统计学方法来解决文档相似性问题。CNN 本质上是以迭代式地降维的方式来对输入数据建模，使得它非常适合主题分类和文档摘要等任务。
对于语言模型来说，将类似单词分割成离散的单位是有意义的，这样就可以保留额外的上下文：Milvus和's。这些被称为 Token，将句子分割成单词的基本方法称为标记化（Tokenization）。...N-gram 模型 接下来，我们可以将注意力转向 N-gram 模型。简单来说，N-gram 模型是一种简单的概率语言模型，它输出一个特定 Token 在现有 Token 串之后出现的概率。...例如，我们可以建模一个特定 Token 在句子或短语中跟随另一个Token（∣）的概率（p）： 上述声明表明，在这个特定的语言模型中，“vector”这个词跟在“database”这个词后面的概率为 10%...对于 N-gram 模型，这些模型总是通过查看输入文档语料库中的双词组的数量来计算，但在其他语言模型中，它们可以手动设置或从机器学习模型的输出中获取。...因此，BoW 模型中的整个文档可以转换为稀疏向量，其中向量的每个条目对应于文档中特定单词出现的频率。在这里，我们将文档“Milvus 是最广泛采用的向量数据库。
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