自然语言处理中的单词vs双词vs词法 - 腾讯云开发者社区

图片在近几年的自然语言处理领域中，BERT和GPT是两个引起广泛关注的语言模型。特别是在GPT3.5的基础上进行微调的chatGPT，持续出圈和火爆。...chatGPT的火爆表明了预训练语言模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力，并且在提高自然语言理解和生成能力方面取得了显著的进展。这可能会带来更多的应用和更广泛的接受。...BERT和GPT的简要概述BERT和GPT是近年来自然语言处理领域中非常重要的模型，它们代表了现代NLP技术的发展。...，在诸多任务中取得了突破性进展，成为了自然语言理解任务中的基准模型。...GPT预训练过程中，采用了语言模型的方法，即通过预测下一个词来学习语言模型，而BERT预训练过程中采用了双向预测的方法，即通过预测句子中丢失的词来学习语言模型。

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错误处理库 vs 日志库：Go编程中的区别

在Go编程中，错误处理和日志记录是两个基础且重要的概念。虽然它们有时候可能被混淆，但是它们实际上是完成两个不同任务的不同工具。在本篇文章中，我们将探讨错误处理库和日志库的区别。...错误处理库错误处理库（如pkg/errors或github.com/pkg/errors）的主要目的是提供一种方式来表示和处理程序中出现的异常条件。...在Go中，错误被视为一种可以预见并需要处理的正常情况，而不是异常。当一个函数不能完成它应该做的事情时，它会返回一个错误，调用者会检查这个错误，然后决定如何处理它。...总结总的来说，错误处理库和日志库是为不同的目的设计的。错误处理库用于表示和处理程序的异常条件，而日志库用于记录程序的运行过程。在实际编程中，我们通常需要同时使用这两种库。...例如，当一个错误发生时，我们可能需要用错误处理库来处理这个错误，并使用日志库来记录这个错误发生的情况。

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|“NLP系列教程02”之ML vs DL

引言承接上一篇的文章，为了能够让大家对自然语言处理做更深入的了解，本篇文章将着重介绍机器学习（ML）和深度学习（DL）在自然处理中的应用，以及在应用中如何从传统机器学习到深度学习的过度。...2 自然语言处理形态表征(ML vs DL) 3 自然语言处理语义理解(ML vs DL) 4 自然语言处理情感分析(ML vs DL) 5 自然语言处理机器翻译(ML vs DL) 6 下期预告 7...2 自然语言处理形态学表征(ML vs DL) 对于自然语言形态学主要是使用单词要素对单词的构成进行研究，其中单词要素是具有意义的最小语言单位。...其中上图中的Wm和bm表示各个单词要素向量的权重，它们在深度学习中会被作为参数进行训练。 3 自然语言处理语义理解(ML vs DL) 人类自然语言语义的表示主要有三种：分布语义、框架语义、模型语义。...4 自然语言处理情感分析(ML vs DL) 情感分析（SA）又称为倾向性分析和意见挖掘，它是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，其中情感分析还可以细分为情感极性分析、情感程度分析

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自然语言处理︱简述四大类文本分析中的“词向量”（文本词特征提取）

———————————————————— 1、BoW算法衍生——One-hot Representation （1）词频做向量值 Bag-of-words model (BoW model)最早出现在自然语言处理...该模型忽略掉文本的语法和语序等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的。BoW使用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档.。...如下： [1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1] [1, 1,1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0] 该向量与原来文本中单词出现的顺序没有关系，而是词典中每个单词在文本中出现的频率...最后形成去掉噪音词的单词序列并为每个词加上权重，我们假设权重分为5个级别（1~5）。...其中”文档-词语”矩阵表示每个文档中每个单词的词频，即出现的概率；”主题-词语”矩阵表示每个主题中每个单词的出现概率；”文档-主题”矩阵表示每个文档中每个主题出现的概率。

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NLP01（自然语言处理）第一章绪论

自然语言处理的诞生Natural Language Processing，NLP 1.2基本概念语言学vs语音学自然语言理解 vs. 自然语言处理vs. 计算语言学vs....，研究内容包括对词法、句法、语义和语用等信息的识别、分类、提取、转换和Th成等各种处理方法和实现技术。...近几年来，自然语言处理技术迅速发展成为一门相对独立的学科，倍受关注，而且该技术不断与语音技术相互渗透和结合形成新的研究分支，因此，很多人在谈到“计算语言学”、“自然语言处理”或“自然语言理解”这些术语时...困难：大量存在的同音词、近音词、集外词、口音等等。文语转换/ 语音合成 (text-to-speech synthesis)：将书面文本自动转换成对应的语音表征。...语言知识表达的复杂性：语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用常规方法有效地描述，为语义计算带来了极大的困难机器翻译中映射单元的不对等性：词法表达不相同、句法结构不一致、语义概念不对等 ?

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好文推荐 | 自然语言处理简介

自然语言处理的主要困难自然语言处理的困难可以罗列出来很多，不过关键在于消除歧义问题，如词法分析、句法分析、语义分析等过程中存在的歧义问题，简称为消歧。...而正确的消歧需要大量的知识，包括语言学知识（如词法、句法、语义、上下文等）和世界知识（与语言无关）。这带来自然语言处理的两个主要困难。...歧义的产生是由于自然语言所描述的对象――人类活动非常复杂，而语言的词汇和句法规则又是有限的，这就造成同一种语言形式可能具有多种含义。例如单词定界问题是属于词法层面的消歧任务。...在口语中，词与词之间通常是连贯说出来的。在书面语中，中文等语言也没有词与词之间的边界。由于单词是承载语义的最小单元，要解决自然语言处理，单词的边界界定问题首当其冲。...在这种类比下看，NLP/IR在单词层面的处理要比CV中的图像识别简单得多，只需要做一下tokenization、lemmatization、stemming等（中文复杂一些需要额外做自动分词），就可以利用关键词匹配完成很多任务

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NLP中的词向量对比：word2vecglovefastTextelmoGPTbert

20分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者：JayLou，NLP算法工程师知乎专栏：高能NLP之路地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372 本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结...来处理长词，处理未登陆词问题； 6、glove和word2vec、 LSA对比有什么区别？...（elmo vs GPT vs bert）之前介绍词向量均是静态的词向量，无法解决一次多义等问题。下面介绍三种elmo、GPT、bert词向量，它们都是基于语言模型的动态词向量。...2、elmo、GPT和bert在单双向语言模型处理上的不同之处？在上述3个模型中，只有bert共同依赖于左右上下文。那elmo不是双向吗？...GloVe详解 http://www.fanyeong.com/2018/02/19/glove-in-detail/#comment-1462 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史

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斯坦福NLP课程 | 第17讲 - 多任务学习（以问答系统为例）

、GloVe、CoVe、ELMo、BERT 开始步向成功自然语言处理中没有统一的基础任务块 5.为什么NLP中共享权重相对较少 [为什么NLP中共享权重相对较少] NLP 需要多种推理：逻辑，语言，情感...对话 9.自然语言处理十项全能 (decaNLP) [自然语言处理十项全能 (decaNLP)] 把 10 项不同的任务都写成了 QA 的形式，进行训练与测试 10.问答多任务学习 [问答多任务学习]...，通过指向上下文指向问题或者从额外的词汇表中选择一个单词每个输出单词的指针切换都在这三个选项中切换 13.多任务问答网络 (MQAN) [多任务问答网络 (MQAN)] 固定的 GloVe 词嵌入...简单的全联合训练策略困难：在单任务设置中收敛多少次迭代带红色的任务：预训练阶段包含的任务 17.单任务vs多任务 [单任务vs多任务] QA 的 Anti-curriculum 反课程预训练改进了完全联合培训...斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络斯坦福NLP课程 | 第12讲 - 子词模型斯坦福NLP课程 | 第13讲 - 基于上下文的表征与NLP预训练模型斯坦福NLP课程 |

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互联网十万个为什么之什么是自然语言处理？

命名实体识别：命名实体服务可以帮助您快速识别文本中的实体，进而挖掘各实体间的关系，是进行深度文本挖掘，知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。...这些技术的结合使得计算机能够更好地理解和处理人类语言，为人类提供更智能、更自然的交互体验。语言模型：NLP首先需要建立一个语言模型，用于计算自然语言中单词或序列的概率。...语言模型能够评估一段文本中的语法、上下文和单词顺序等信息，为后续的文本处理提供基础。句法分析：句法分析是对句子结构进行分析的过程，旨在揭示句子中词语之间的依存关系。...通过句法分析，可以确定句子中各个成分的语法功能和语义角色，从而理解句子的意义。词法分析：词法分析是对文本进行词法层面的处理，包括词形还原、词性标注等。...通过词法分析，可以识别出文本中每个单词的词性（如名词、动词、形容词等）和形态（如单数、复数、过去时等）。语义理解与生成：语义理解是指对文本意义的理解和分析，包括实体识别、关系抽取、情感分析等任务。

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自然语言处理(一)NLP概述

NLP概述 NLP是利用计算机为工具，对人类特有的书面形式和口头形式的自然语言的信息进行各种类型处理和加工的技术. NLP内容结构 ?...NLP基础技术词法分析词法分析目的是从句子中分出单词，找出词汇的各个词素，从中获得单词的语言学信息并确定单词的词性. 词法分析是很多中文信息处理任务的必要步骤....自动分词命名实体识别词性标注句法分析句法分析是对句子和短语结构进行分析，如句子的形式结构：主语、谓语、宾语等. 句法分析是语言学理论和实际的自然语言应用的一个重要桥梁....一个实用的、完备的、准确的句法分析将是计算机真正理解自然语言的基础. 短语结构分析(宾州树库) 依存分析语义分析解释自然语言句子或篇章各部分(词、词组、句子、段落、篇章)的意义....词义消歧(词) 语义归纳、推理(词) 语义角色标注(句子) 篇章分析指超越单个句子范围的各种可能分析，包括句子（语段）之间的关系以及关系类型的划分，段落之间的关系的判断，跨越单个句子的词与词之间的关系分析

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《人工智能与自然语言处理：开启智能交流新时代》

二、人工智能进行自然语言处理的方法 1. 词法分析词法分析是自然语言处理的第一步，它主要是对文本中的单词进行分析和处理。包括词性标注、命名实体识别等任务。...词性标注是指确定文本中每个单词的词性，如名词、动词、形容词等。命名实体识别则是识别文本中的人名、地名、组织机构名等特定的实体。通过词法分析，计算机可以更好地理解文本的结构和含义。 2. ...依存句法分析则是确定句子中各个单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。通过句法分析，计算机可以更好地理解句子的语法结构和语义关系。 3. 语义分析语义分析是对文本的语义进行分析和处理。...词义消歧是确定文本中多义词的具体含义。语义角色标注则是确定句子中各个成分的语义角色，如主语、谓语、宾语等。通过语义分析，计算机可以更好地理解文本的真正含义。 4. ...四、总结人工智能进行自然语言处理是一项复杂而又具有挑战性的任务。通过词法分析、句法分析、语义分析和机器学习算法等方法，计算机可以逐渐理解和运用自然语言。

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刘知远：NLP研究入门之道（一）

自然语言处理的主要困难 ---- 自然语言处理的困难可以罗列出来很多，不过关键在于消除歧义问题，如词法分析、句法分析、语义分析等过程中存在的歧义问题，简称为消歧。...歧义的产生是由于自然语言所描述的对象――人类活动非常复杂，而语言的词汇和句法规则又是有限的，这就造成同一种语言形式可能具有多种含义。例如单词定界问题是属于词法层面的消歧任务。...在口语中，词与词之间通常是连贯说出来的。在书面语中，中文等语言也没有词与词之间的边界。由于单词是承载语义的最小单元，要解决自然语言处理，单词的边界界定问题首当其冲。...在这种类比下看，NLP/IR在单词层面的处理要比CV中的图像识别简单得多，只需要做一下tokenization、lemmatization、stemming等（中文复杂一些需要额外做自动分词），就可以利用关键词匹配完成很多任务...中文NLP vs 英文NLP在理论、处理上有什么相同和不同，尤其是中文NLP有什么独特之处？

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自然语言处理是什么，还有关键技术有哪些

本文着重和大家说自然语言处理是什么和自然语言处理的关键技术有哪些，感兴趣的小伙伴们，随着小编一起来看看吧。...一、自然语言处理是什么有很多小伙伴可能对自然语言处理是什么都不知道，简单来说，自然语言是汉语，法语，还有英语等，那么这些语言是怎么样来的，是随着人类社会发展而来的语言，是我们要学习的语言。...自然语言处理指的是计算机对自然语言的输出，识别，理解等操作和加工。 image.png 二、自然语言处理的关键技术有哪些第一：词法分析，词法分析又分为两个方面，比如词型和词汇。...词型一般指的是对单词的前缀，后缀的分析，而词汇主要是对整个词汇系统的控制。...第三：词义分析，是一种自然语言语义的分析法，词法分析和句子分析，会涉及到各个方面，比如单词，词组，句子以及段落等等。

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《自然语言处理实战入门》 ---- 第4课：中文分词原理及相关组件简介之汉语分词领域主要分词算法、组件、服务(上)...

LTP制定了基于XML的语言处理结果表示，并在此基础上提供了一整套自底向上的丰富、高效、高精度的中文自然语言处理模块（包括词法、句法、语义等5项中文处理核心技术，在多次国内外技术评测中获得优异成绩，...在LTP中，我们将分词任务建模为基于字的序列标注问题。对于输入句子的字序列，模型给句子中的每个字标注一个标识词边界的标记。同时，为了提高互联网文本特别是微博文本的处理性能。...词法分析系统，从2009年开始，为了和以前工作进行大的区隔，并推广NLPIR自然语言处理与信息检索共享平台，调整命名为NLPIR分词系统。'...(3) 将识别出的未登录词以计算出来的概率加入到基于类的切分隐马尔可夫模型中，未登录词与歧义均不作为特例，与普通词一起参与各种候选结果的竞争。...3.技术优势明细，算法独创性高 1.4 thulac 一个高效的中文词法分析工具包 THULAC（THU Lexical Analyzer for Chinese）由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词法分析工具包

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吴恩达ChatGPT课爆火：AI放弃了倒写单词，但理解了整个世界

关键在于token 之所以有这样的现象，关键在于token。token是文本中最常见的字符序列，而大模型都是用token来处理文本。它可以是整个单词，也可以是单词一个片段。...此前有人统计过，中文要用的token数是英文数量的1.2到2.7倍。 token-to-char（token到单词）比例越高，处理成本也就越高。因此处理中文tokenize要比英文更贵。...（狗头）不过也可以使用GPT-4，实测没有这样的问题。 △实测GPT-4 总之，token就是AI理解自然语言的基石。而作为AI理解人类自然语言的桥梁，token的重要性也越来越明显。...其顺序、位置在序列建模任务（如语言建模、机器翻译、文本生成等）中至关重要。模型只有在准确了解每个token在序列中的位置和上下文情况，才能更好正确预测内容，给出合理输出。...比如LLaMA的参数规模远小于GPT-3（65B vs 175B），但由于它用更多token进行训练（1.4T vs 300B），所以LLaMA更强大。

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资源 | Synonyms：一个开源的中文近义词工具包

一种直接的方法是使用「one-hot encoding」方法将单词转换为稀疏表示，如下所示向量中只有一个元素设置为 1，其余为 0。 ?...这种方法的缺点在于一个词的向量长度等于词汇表的大小，且非常稀疏。不仅如此，这种方法剥离了单词的所有局部语境，我们不能通过向量表示这个词的概念。...首先是将高维 one-hot 形式表示的单词映射成低维向量。例如将 10，000 列的矩阵转换为 300 列的矩阵，这一过程被称为词嵌入。第二个目标是在保留单词上下文的同时，从一定程度上保留其意义。...是 nearby_words 中对应词的距离分数，分数在 (0-1) 区间内，越接近于 1，代表越相近。...从事自然语言处理方向研究，在智能客服，知识图谱等领域都有相关研究开发经验。研发模型在文体分类权威数据集 TREC 上达到目前最优精度，申请深度学习与自然语言处理结合的国家发明专利 5 项。 ?

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数学之美序章~第三章总结

简单性和模块化是软件工程的基石，分布式和容错性是互联网的生命。第一章：文字和语言vs数字和信息在香农博士提出的信息论之后，数学和语言才开始有了交集。...第二章：从规则到统计达特茅斯会议里面虽然有最优秀的it工程师，但是一个月的碰撞并没有使计算机对自然语言处理有什么实际性的进步。因为他们研究的方向是鸟飞派，就是说看看鸟是这么飞的，然后来造出飞机。...事实上，自然语言识别靠的是数学的统计。如果是基于词法分析的话则需要对一句话进行主谓宾分词，归纳，再分析。一句简单的语句就需要设计大量的文法，并且分析过程还得需要针对每一种文法去分析。书写文法规则。...在70年代，基于规则的词法分析走到了尽头，至于基于语义去分析更是寸步难行。因为一个词拥有多种语义，结合上下文，有时候一些词的真正含义还需要依赖常识。...第三章：统计语言模型自然语言从它产生开始，逐渐演变成一种上下文相关的信息表达和传递的方式，因此为了让计算机处理自然语言，就需要为这种上下文相关的特性建立数学模型。

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关于情绪分析项目的10个提议

情感分析是自然语言处理的一个应用，目的是识别情感(积极的vs消极的vs中性的)，主观性(客观的vs主观的)和情感状态。...在本文中，我将讨论在“情感分析”项目中发现的最有趣的事情，并提供一些在处理类似的自然语言处理问题时你应该记住的提议。...2.使用统计VS句法技巧与上述类似，在执行文本分析应用程序时，您可以选择使用统计技术还是句法。句法技巧可以提供更好的准确性，因为它们利用语言的句法规则来检测动词，形容词和名词。...特别是在情感分析中，你会发现使用2-gram或3-gram就足够了，增加关键字组合的数量可能会影响到结果。此外请记住，在情感分析中，文中出现的单词的次数没有太大的差别。...你不能只使用标记化算法简单地返回的所有单词，因为它们中有几个不相关的单词。文本分类中两种常用的特征选择算法是交互信息和卡方检验。每种算法都以不同的方式评估关键字，从而导致不同的选择。

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一篇非常详尽的NLP深度学习方法调研 | 论文精萃 | 14th

精华内容 1.NLP的两方面工作：核心领域、应用技术领域致力于基础性问题，包括：语言建模，强调词语间的量化关联；词形处理，即对有意义的词的组成部分进行分割，并根据所使用的词的词性进行识别；词法处理或解析...，将句子的图作为语义处理的前提，试图提炼出文本中的单词、短语和高级组成部分的意义。...词法分析：词法主要实现对于单词的分割，包括词根、词干、前缀、后缀等。词法分析器在NLP任务中非常重要。语法分析：语法主要是检查句子中不同单词和短语之间的关联性。主要有两种语法：成分语法和依存语法。...“意义”这个词是不容易解释的，语言学家和哲学家们对此争论了几个世纪。小结：深度学习方法在创建有用的自然语言应用程序能够并且正在构建的基础方面通常表现得非常好。...RN考虑了所有的排列，以确定给定文档中的句子之间是否存在任何关系，或者这些句子与所提问题之间是否存在任何关系。 12.机器翻译机器翻译是自然语言处理的典型应用。

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【自然语言处理】统计中文分词技术（一）：1、分词与频度统计

一、词与分词 1、词 vs 词素词是语言中能够独立运用的最小单位，是指词在语法结构中的地位和作用而言的。从语言的词本身来讲，很多词可以进一步分析成若干个最小的音义统一体，即词素。...利用词法信息湖上有几只美丽的白/天鹅加入规则：“如果交段与其后继字串组成名词，则将该歧义词首字单切，否则，确认该歧义词为词”。...歧义切分字段在汉语书面文本中所占的比例并不很大，在实际的书面文本中，特别是在新闻类文本中，未登录词的处理是书面文本自动切分的一个十分突出的问题。这是汉语书面语自动切分的另一个难点。...如何识别未登录词汉语自然语言处理的经典难题之一人们探索了多种方法，如互信息、期望方差法、语言模型法等等基于最大熵、马尔科夫模型等统计分类模型是比较常用的方法三、分词的一般方法中文词汇切分技术大体上可以分为...# 最大匹配单词的长度为5，当然实际意义从3开始即可，因为词典最大单词长度为3 max_match_len = 5 # 当匹配单词长度大于1时，循环判断分词 while max_match_len

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