上期我们一起学习了RNN的GRU模块， 深度学习算法(第23期)----RNN中的GRU模块 今天我们一起简单学习下自然语言处理中的Word Embedding. 遇到了什么问题？...我们知道，在前面的RNN或者CNN中，我们在训练网络的时候，不管输入还是输出，都是数值型的数据参与数学矩阵就算，然而面对自然语言中的单词，是没办法进行矩阵运算的，那么单词该怎么输入到网络中呢？...那么我们首先需要对句子做预处理，比如将句子拆分成已知的词，移除不必要的字符，替换未知字符。...好了，至此，今天我们简单学习了自然语言处理的word embedding的简单知识，希望有些收获，下期我们将一起学习下机器翻译中的编码解码器，欢迎留言或进社区共同交流，喜欢的话，就点个“在看”吧，您也可以置顶公众号...---- 智能算法，与您携手，沉淀自己，引领AI！
在生成式人工智能中，所谓的“温度（Temperature）”是指提高的熵。下面解释了这是什么意思，以及为什么提高温度可能导致更多的幻觉。...使用 ChatGPT 的增加使得一个问题不断浮出水面，即在回答中偶尔包含明显错误的信息，这些信息已被准确描述为幻觉。为什么会发生这种情况，能否加以控制？...考虑到兴奋分子额外的扭动会导致（随机的）可能性增加。 温度并不是特定于 OpenAI；它更属于自然语言处理（NLP）的思想。...因此，“continued” 出现的机会为 14 次中的 6 次，即 42% 的可能性，而 "or" 只有 14 次中的约 1 次，即 7%。但已经很明显，有些词更不可能出现。 如果我们使曲线变平？...ChatGPT的真正任务是理解问题的上下文，并在回应中反映出来。 阅读本地报纸上的天气预报时，如果随后我利用这些信息回答一位想知道明天是否晴朗的朋友，我并不是在“剽窃”他们。
新词发现 本“新词发现”模块基于信息熵和互信息两种算法，可以在无语料的情况下提取一段长文本中的词语，并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”，得到新词列表。...调用方法 静态方法 一句话静态调用接口已经封装到HanLP中： /** * 提取词语 * * @param text 大文本 * @param size...值得注意的是，在计算资源允许的情况下，文本越长，结果质量越高。对于一些零散的文章，应当合并为整个大文件传入该算法。 高级参数 根据语料的长度或用词的不同，默认的参数有可能不能得到最佳的结果。...我们可以通过构造不同的NewWordDiscover调整提取算法。...min_freq 词语最低频率 * @param min_entropy 词语最低熵 * @param min_aggregation 词语最低互信息 * @param filter 是否过滤掉HanLP中的词库中已存在的词语
自然语言处理属于人工智能领域，它将人类语言当做文本或语音来处理，以使计算机和人类更相似，是人工智能最复杂的领域之一。 由于人类的语言数据格式没有固定的规则和条理，机器往往很难理解原始文本。...要想使机器能从原始文本中学习，就需要将数据转换成计算机易于处理的向量格式，这个过程叫做词表示法。 词向量 词表示法在向量空间内表达词语。...Skip-gram用于预测与给定中心词相对应的上下文词。 它和连续词袋模型(CBOW)算法相反。...如果在指定上下文位置中预测的单词是错误的，我们会使用反向传播算法来修正权重向量W和W’。 以上步骤对字典中的每个单词w(t) 都要执行。 而且，每个单词w(t) 会被传递K次。...找到N和c的最佳值很困难。 2. Softmax函数计算耗费的时间很长。 3. 训练这个算法耗时较长。 来源商业新知网，原标题：简单粗暴！一文理解Skip-Gram上下文的预测算法
雷锋网文章 苏剑林科学空间 感谢以上的作者 本篇文章讲解的整体结构 seq2seq中的简单attention机制 attention机制的通用定义(Stanford课件中的定义) attention...1. seq2seq中的attention机制 首先我们快速过一下seq2seq中的attention机制，要了解seq2seq模型的话，不妨去参考上面的雷锋网那篇文章，这里我就快速过一下...，而其它输入句子中的单词硬性地认为对齐概率为0，这就是Hard Attention Model的思想。...pt（aligned position），context vector 由编码器中一个集合的隐藏层状态计算得到，编码器中的隐藏层包含在窗口[pt-D,pt+D]中，D的大小通过经验选择。...attention机制来处理自己，从句子中提取关注信息。
本文转载自明略研究院的技术经理牟小峰老师讲授的语言处理中的分词问题。 如何界定分词 中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。...在搜索的索引阶段，往往会召回所有可能切分结果，对切分准确率要求不高，但对分词速度有很高的要求，例如某中型搜索系统，每天 4000 万篇文章入库，每秒要处理 500 篇文档，每秒处理的文档字节数约有 50MB...Hanlp 的部分模块做了重要优化，比如双数组，匹配速度很快，可以直接拿过来使用。 Hanlp 做了不少重现经典算法的工作，可以去GitHub上看一下！...其它未登录词中，专业术语的提取会对文本分类和文本理解有重要帮助。 分词中的语料问题 基于统计模型的分词系统，在分词结果上出现差异的一个原因是对语料的预处理差异导致。...增加词表 增加词表是提高切分准确率“立竿见影”的办法。在自然语言处理中，只要是封闭集合的词语或实体，可以考虑利用词表来切分，例如成语。该方法简单有效。
如何生成LM LM的评估 介绍 NLP中的语言模型是计算句子（单词序列）的概率或序列中下一个单词的概率的模型。...这里，count(X)表示X出现在语料库中的时间。 对于我们的LM，我们必须计算并存储整个语料库中的所有n-grams，随着语料库越来越大，这需要大量的存储空间。...上面的文字是用商业和金融新闻语料库中的N-grams（N=3）生成的，它符合语法知识但不连贯，因为我们只考虑最后两个单词来预测下一个单词。...所有的RNNs都是由一系列重复的神经网络模块组成的。在标准RNN中，这个重复模块将有一个非常简单的结构，比如一个单一的tanh层。在LSTMs中，重复模块具有不同的结构。...我们得出的结论是，LSTM是制作语言模型的最佳方法，因为它考虑并处理了长期依赖问题。
主要是对迁移学习的介绍以及预训练方面的经典方法。 提纲 介绍：本节将介绍本教程的主题：迁移学习当前在自然语言处理中的应用。...前言 A Survey on Transfer Learning, Pan and Yang (2010) 摘要：在许多机器学习和数据挖掘算法中，一个主要的假设是训练和未来的数据必须在相同的特征空间中，...为什么要在自然语言处理任务中使用迁移学习 许多 NLP 任务共享关于语言的常识 (例如语言表示、结构相似性) 跨任务共享的、不同层次的，含义和结构的表示 任务之间可以互通有无——例如语法和语义 带注释的数据很少...为什么要在自然语言处理任务中使用迁移学习 ?...（经验之谈） 自然语言处理任务中的迁移学习种类 Ruder (2019) 迁移学习包括 Transductive 与 Inductive 两种： Transductive：相同的任务；但只有原领域的标注数据
自然语言处理背后的数据科学 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能范畴内的一门学科。 NLP是人与机器之间的沟通，使得机器既可以解释我们的语言，也可以就此作出有效回答。...本文将详细介绍自然语言处理领域的一些算法的基本功能，包含一些Python代码示例。 标记化 开始自然语言处理之前，我们看几个非常简单的文本解析。...使用Python判断词性：（使用NLTK库） 你必须安装NLTK，这是一个用于自然语言处理的Python库。...包括数据科学和计算在内的这三个领域在过去60年中已经兴起爆发。我们刚刚只是探索了在NLP中一些非常简单的文本分析。Google，Bing和其他搜索引擎利用此技术帮助你在世界范围网络中查找信息。...想想让Alexa播放你最喜欢的歌曲是多么容易，或者Siri如何帮助你确定方向。这完全是因为NLP。计算系统中的自然语言不是噱头或玩具，而是我们生活中无缝对接计算系统的未来。
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1 引言 随着深度学习的发展，各种各样的神经网络被用来解决「自然语言处理」（NLP）问题，例如卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、注意力机制等等。...这种嵌入存在两个主要局限性：第一个是嵌入是静态的，与上下文无关，无法处理多义词；第二个是难以处理不在词汇表中的词。...2.4 NLP 中的 PTM 发展简史 关于 NLP 中 PTM 的发展历史，原文通过文字的形式进行了回顾，这里通过一张大图将一些代表性的研究串联在了一起，感兴趣的读者可以自行搜索相关论文。...原始的 MLM 一般用于解决分类问题，我们将被遮罩的序列输入到一个神经编码器中，其输出又被输入到一个 softmax 分类器中来预测被遮罩的输出。...「BERT」 中首次提出了该任务，作者训练模型区分两个输入句子是否在语料库中连续出现。在选择训练句对时，有 50% 的可能第二句是第一句实际的连续片段。
natural-language-processing-adit-deshpande-cs-unde 作者：Adit Deshpande 编译：KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法...本文主要介绍深度学习在自然语言处理中的应用。 自然语言处理简介 自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。...但是，作者的初衷是希望大家对深度学习在自然语言处理领域的应用能有一个感性的认识。 词向量 既然深度学习方法喜欢用数学符号，那我们就把每个单词表示为一个d维的向量。假设 d=6。 ?...不错，我们现在已经对深度学习在自然语言处理领域的应用有了清晰的认识，接下来一起就读几篇论文吧。...和大多数机器学习算法一样，此方法首先也是将输入内容映射成特征表示。映射的方法可以是词向量、成分标注或者语法分析等等。 ? 下一步，根据特征表示I(x)更新记忆内容m，以反馈新输入内容x引入的信息。
自然语言处理（NLP）在制药业的使用似乎少于机器视觉和预测分析等AI方法，但尽管如此，NLP在制药业仍有一些应用。该行业主要处理结构化数据，但是在某些业务领域中，非结构化数据是常态。...在本文中，我们讨论了自然语言处理如何帮助制药公司理解其非结构化数据并使用其进行决策。 ? 制药公司可能拥有各种数字格式的类型化、非结构化数据，这些数据可用于确定患者参加临床试验的资格。...AI供应商提供的常见解决方案是NLP程序，可以从扩展的患者档案列表或数据库中识别出最适合给定试验的患者。...开发人员不仅需要运行每个ICD-10代码，还需要标记每种类型的文档中的每个特定字段，并通过该模型运行成千上万的报告。...并不是很多供应商提供可以专门处理此类情况的解决方案，但是有些供应商声称能够在保护隐私的同时混淆信息，同时仍能提供有用的见解。
最近我们开始在自然语言处理（Natural Language Processing）领域应用CNNs，并取得了一些引人注目的成果。我将在本文中归纳什么是CNNs，怎样将它们应用于NLP。...CNNs背后的直觉知识在计算机视觉的用例里更容易被理解，因此我就先从那里开始，然后慢慢过渡到自然语言处理。 什么是卷积运算？ 对我来说，最容易的理解方式就是把卷积想象成作用于矩阵的一个滑动窗口函数。...在计算机视觉的例子里，我们的滤波器每次只对图像的一小块区域运算，但在处理自然语言时滤波器通常覆盖上下几行（几个词）。因此，滤波器的宽度也就和输入矩阵的宽度相等了。...尽管高度，或者区域大小可以随意调整，但一般滑动窗口的覆盖范围是2~5行。综上所述，处理自然语言的卷积神经网络结构是这样的（花几分钟时间理解这张图片，以及维度是如何变化的。...卷积神经网络在自然语言处理的应用 我们接下来看看卷积神经网络模型在自然语言处理领域的实际应用。我试图去概括一些研究成果。
使用过hanlp的都知道hanlp中有许多词典，它们的格式都是非常相似的，形式都是文本文档，随时可以修改。本篇文章详细介绍了hanlp中的词典格式，以满足用户自定义的需要。...（3）.txt词典文件的分隔符为空格或制表符，所以不支持含有空格的词语。如果需要支持空格，请使用英文逗号,分割的纯文本.csv文件。在使用Excel等富文本编辑器时，则请注意保存为纯文本形式。...数据结构 Trie树（字典树）是HanLP中使用最多的数据结构，为此，我实现了通用的Trie树，支持泛型、遍历、储存、载入。...B）你也可以添加你认为合理的接续，但是这两个词必须同时在核心词典中才会生效。 （3）命名实体识别词典 a）基于角色标注的命名实体识别比较依赖词典，所以词典的质量大幅影响识别质量。...b）这些词典的格式与原理都是类似的，请阅读相应的文章或代码修改它。
4.3.1 视频-文本 PTM 「VideoBERT」 和 「CBT」 都是视频文本联合模型，为了得到视觉-语言表示，它们分别通过基于 CNN 的编码器和现有的语音识别技术对视频进行了预处理。...4.3.2 图像-语言 PTM 一些研究将 PTM 引入图像-文本对，旨在处理诸如视觉问答（VQA）、视觉常识推理（VCR）等下游任务。...例如，BERT 虽然提升了很多自然语言理解任务的表现，但是却很难用于语言生成任务。 「语料」。下游任务的数据分布应该接近训练 PTM。...「GLUE」（The General Language Understanding Evaluation）标准是一个集合了 9 个自然语言理解任务的标准，其中包括：「单句分类」任务（CoLA 和 SST...由于 GPU 显存大小的限制，目前大部分的 PTM 一次只能处理长度不超过 512 个 token 的序列。
封面.jpg 学习内容 在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。...我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。...python中虚拟java环境），hanlp（开源中文处理工具，不只是分词还有各种工具），hanlp的root路径配置及data数据包放置[4] 2,主要程序[5] w2v_model = KeyedVectors.load_word2vec_format...HANLP的普通分词功能，另外需注意，hanlp.segment()不能直接输出或赋值给python，因为其是java环境中数据，所以只有转为str（）后，再进行处理，否则会报错#A fatal error...4,分析 在样本中，所有样本分词结果jieba比hanlp要多分出100个词左右。
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。...机器学习的实体识别——开箱即用的实体很方便，但通常是通用的，在许多情况下，需要识别其他的实体类型。例如，在招聘环境中处理文档时，我们想要识别工作头衔和技能。在零售环境中，我们希望识别产品名称。...命名实体识别是本博客中讨论的许多其他rda技术的关键预处理技术。其他命名为实体识别用例的例子包括: 在财务说明书中指明公司和基金的名称。...关系提取可用于处理非结构化文档，以确定具体的关系，然后将这些关系用于填充知识图。 例如，该技术可以通过处理非结构化医学文档来提取疾病、症状、药物等之间的关系。 7....基于摘要的摘要使用自然语言生成来改写和压缩文档。与基于提取的方法相比，这种方法更加复杂和实验性。 文本摘要可用于使人们能够快速地消化大量文档的内容，而不需要完全阅读它们。
一文理解Skip-Gram上下文的预测算法 自然语言处理属于人工智能领域，它将人类语言当做文本或语音来处理，以使计算机和人类更相似，是人工智能最复杂的领域之一。...由于人类的语言数据格式没有固定的规则和条理，机器往往很难理解原始文本。 要想使机器能从原始文本中学习，就需要将数据转换成计算机易于处理的向量格式，这个过程叫做词表示法。...Skip-gram用于预测与给定中心词相对应的上下文词。 它和连续词袋模型(CBOW)算法相反。...如果在指定上下文位置中预测的单词是错误的，我们会使用反向传播算法来修正权重向量W和W’。 以上步骤对字典中的每个单词w(t) 都要执行。 而且，每个单词w(t) 会被传递K次。...找到N和c的最佳值很困难。 2. Softmax函数计算耗费的时间很长。 3. 训练这个算法耗时较长。 编译组： 章文斐、苏英豪
1 请列出几种文本特征提取算法 答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF 2 简述几种自然语言处理开源工具包 答：LingPipe、FudanNLP、OpenNLP、CRF++、Standord...CoreNLP、IKAnalyzer 3 简述无监督和有监督算法的区别 答： （1）有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。...因此，训练样本的岐义性高。聚类就是典型的无监督学习 （2）有监督学习的样本全部带标记，无监督学习的样本全部不带标记。...PS:部分带标记的是半监督学习 （3）训练集有输入有输出是有监督，包括所有的回归算法分类算法，比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等；训练集只有输入没有输出是无监督，包括所有的聚类算法，比如k-means...、PCA、 GMM等 4 请简述几种熟悉的分类算法 答：kNN，kMeans，决策树，随机森林等 5 以下代码是Java实现中文分词，请简述分词过程 public class SplitChineseCharacter
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