一个词形可以被表征为一个字符串（字符的有序列表），但是比较两个字符串是否相同的计算成本却很高。 在之前，单词往往都会被整数化处理。这样一来，每个词形都会被赋予一个唯一的（或多或少任意的）非负整数值。...例如，在英语句子中出现单词「cucumber」说明在法语翻译中可能出现单词「concombre」。 相反，给定证据的全部权重，在给定的上下文中，选择一个词形并输出一个它的词例。...事实上，在很多基于神经网络的 NLP 程序中，首先要做的就是将每个单词词例所属的词形向量输入到一个函数中，然后基于该词例附近的上下文对这个向量进行变换。变换过程如图 4、图 5 所示。 ?...词形向量本质上是查找表，与之不同的是，上下文相关词向量是由代表单词类型的向量和将每个单词置于上下文中的神经网络参数构建的。...尽管循环神经网络已经在 NLP 领域中被广泛使用，但是将它们训练为语言模型，然后使用它们为每个词例提供的上下文向量作为与训练的词例向量还是很新颖的。 这样的研究进展为什么令人振奋呢？
此方法只对给定句子或文档中的单词进行计数，然后对所有单词进行计数。 然后将这些计数转换为向量，其中向量的每个元素都是语料库中每个单词出现在句子中的次数计数。...总之，本章将涵盖以下主题： 安装 PyTorch 将 PyTorch 与其他深度学习框架进行比较 PyTorch 的 NLP 功能 技术要求 在本章中，需要安装 Python。...在此示例中，我们将创建一个基本的词袋分类器，以对给定句子的语言进行分类。 设置分类器 在此示例中，我们将选择西班牙语和英语的句子： 首先，我们将每个句子拆分成一个单词列表，并将每个句子的语言作为标签。...这是因为对模型的每个输入都是一个词袋表示，由每个句子中的单词计数组成，如果给定单词未出现在我们的句子中，则计数为 0。 我们的输出大小为 2，这是我们可以预测的语言数量。...词形还原 词形还原与词干提取的区别在于，它将单词减少为词形而不是词干。 虽然单词的词干可以被处理并简化为字符串，单词的词形是其真正的词根。
与深度学习（ML学科领域）融合的NLP将对这种计算机语言的使用起到关键作用。 什么是NLP 这是一种人工智能方法，给定机器一些人类语言从而使得它们能够与人类进行沟通交流。...它试图理解你所说的，通过将语音数据分解成一小段特定的时间段，大多数情况下时间是20-20 ms。这些数据集将进一步与预馈语音进行比较，从而进一步解读你在每个语音单位中所说的内容。...这里的目的是找到音素（一个最小的语音单位）。然后，机器对一系列这样的音素进行观察，并统计了最可能说出的单词和句子。...NLP系统也有一个词典（词汇表）和一套编码到系统中的语法规则。现代NLP算法使用统计机器，学习将这些规则应用于自然语言，并推断所说话语背后最可能的含义。...简而言之，NLP采用NLU和NLG来处理人类自然语言，尤其是处理语音识别领域的人类自然语言，并试图将传递字符串或可听语言作为输出，来理解、编译并推断所说的内容。
我已经为每个方法提供了Python代码，所以你可以在自己的机器上运行示例用来学习。 1.使用python的split()函数进行标识化 让我们从split()方法开始，因为它是最基本的方法。...使用Python的split()方法的一个主要缺点是一次只能使用一个分隔符。另一件需要注意的事情是——在单词标识化中，split()没有将标点符号视为单独的标识符。...我们可以使用Python中的re库来处理正则表达式。这个库预安装在Python安装包中。 现在，让我们记住正则表达式并执行单词标识化和句子标识化。...6.使用Gensim进行标识化 我们介绍的最后一个标识化方法是使用Gensim库。它是一个用于无监督主题建模和自然语言处理的开源库，旨在从给定文档中自动提取语义主题。...总结 标识化是整个处理NLP任务中的一个关键步骤。如果不先处理文本，我们就不能简单地进入模型构建部分。 在本文中，对于给定的英文文本，我们使用了六种不同的标识化方法(单词和句子)。
[NLP介绍与词向量初步] ShowMeAI为CS224n课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！点击 这里 查看“第1讲-NLP介绍与词向量初步”的课件注释与带学解读。...1.3 如何表征词汇 在所有的NLP任务中，第一个也是可以说是最重要的共同点是我们如何将单词表示为任何模型的输入。...3.2 基于滑窗的词共现矩阵 全文档统计是一件非常耗时耗力的事情，我们可以进行调整对一个文本窗内的数据进行统计，计算每个单词在特定大小的窗口中出现的次数，得到共现矩阵 X 。...，并最终能够对给定上下文的单词的概率对词向量进行编码呈现，而不是计算和存储一些大型数据集(可能是数十亿个句子)的全局信息。...最后我们计算点积来比较输入向量 v_{w_i} 对每个内部节点向量 v_{n(w,j)}^{T} 的相似度。下面我们给出一个例子。
在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用Python中日益流行的spaCy包实现它们。这篇文章是针对绝对的NLP初学者，但是假设有Python的知识。 spaCy是什么？...并展示如何使用spaCy访问它们。...在这里，我们访问每个令牌的.orth_方法，该方法返回令牌的字符串表示，而不是SpaCy令牌对象。这可能并不总是可取的，但值得注意。SpaCy识别标点符号，并能够从单词标记中分割出这些标点符号。...使用SpaCy，我们可以使用令牌的.lemma_方法访问每个单词的基本表单： In[6]: practice = "practice practiced practicing" ...: nlp_practice...一个直接的用例是机器学习，特别是文本分类。例如，在创建“词袋”之前对文本进行词形避免可避免单词重复，因此，允许模型更清晰地描绘跨多个文档的单词使用模式。
在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。这篇文章适合NLP初学者阅读，但前提是假设读者具备Python的知识。...这里，我们访问的每个token的.orth_方法，它返回一个代表token的字符串，而不是一个SpaCytoken对象。这可能并不总是可取的，但值得注意。...SpaCy能够识别标点符号，并能够将这些标点符号与单词的token分开。...使用SpaCy，我们利用标记的.lemma_ 方法访问到每个单词的基本形式。...一个即时用例便是机器学习，特别是文本分类。例如：在创建“单词袋”之前需对文本进行词干提取，避免了单词的重复，因此，该模型可以更清晰地描述跨多个文档的单词使用模式。
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。...对于这个问题，推理过程与训练相同。 正如论文中所述，SBERT 模型最初是在两个数据集 SNLI 和 MultiNLI 上进行训练的，这两个数据集包含一百万个句子对，并带有相应的标签蕴含、矛盾或中性。...❞ 回归目标函数 在这个公式中，在获得向量 u 和 v 后，它们之间的相似度得分直接通过选定的相似度度量来计算。将预测的相似度得分与真实值进行比较，并使用 MSE 损失函数更新模型。...在推理过程中，可以通过以下两种方式之一使用该架构： 通过给定的句子对，可以计算相似度得分。推理工作流程与训练完全相同。 对于给定的句子，可以提取其句子嵌入（在应用池化层之后）以供以后使用。...每个模型都是针对特定任务进行训练的，因此参考文档选择合适的相似性度量进行比较始终很重要。 总结 我们已经了解了一种用于获取句子嵌入的高级 NLP 模型。
其中许多都是创造性的设计选择可以让模型表现更好。 首先，每个输入嵌入都是三个嵌入的组合： 1.位置嵌入：BERT学习并使用位置嵌入来表达单词在句子中的位置。...单词序列预测 传统的语言模型要么是利用从右到左的文本信息进行训练预测下一个单词（例如GPT），要么是使用从左到右的文本信息进行训练，这使模型不可避免的丢失一些信息，从而导致错误。...相对于GPT与ELMo，BERT在利用上下文信息这一方面取得重要突破，如上图所示。 图中的箭头表示一层到下一层的信息流，顶部的绿色框表示每个输入单词的最终表示。...在python中使用BERT进行文本分类 你对BERT的可能性一定有各种期待。确实如此，我们在具体的NLP应用中可以通过各种方式利用BERT预训练模型的优势。...你最好在其他任务上亲自实践一下BERT嵌入，并将你的结果分享到下面的评论区。 下一篇文章，我会在另外一个数据集上使用Fine-tune的BERT模型，并比较其性能。
在无监督的方式下进行训练，它只学会根据通过训练学会识别的模式预测最可能遵循给定句子的序列(即单词)。...使用GPT-2、Transformer-XL和XLNet生成自然语言 在让我们把文本生成带到下一个层次。我们将根据给定的输入生成一段文本，而不是只预测下一个单词。...实际上，你可以从头构建自己的BERT模型，也可以对预训练版本进行微调。那么，让我们看看如何为BERT实现遮蔽语言模型。 问题定义 让我们正式定义我们的问题: 给定一个输入序列，我们将随机屏蔽一些单词。...首先，让我们使用BertTokenizer从一个文本字符串准备一个标记化的输入: import torch from pytorch_transformers import BertTokenizer,...下一步将把它转换成一个整数序列，并创建它们的PyTorch张量，以便我们可以直接使用它们进行计算: # 掩码一个标记，我们将尝试用' BertForMaskedLM '预测回来 masked_index
自然语言处理(NLP)是人工智能领域一个十分重要的研究方向。 NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法。...4.词干提取与词形还原 词干提取(Stemming)是去除单词的前后缀得到词根的过程。词形还原(Lemmatisation)是将单词的复杂形态转变成最基础的形态。...6.词性标注(Part Of Speech) 词性标注是自然语言处理过程中一项非常重要的基础工作。简单来说就是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程。...词性标注常用的4种方法分别为：基于规则、基于统计、基于规则+统计、基于深度学习。 7.成分句法分析 成分句法分析是指对输入的单词序列判断其构成是否合乎给定的语法，分析出合乎语法句子的句法结构。...13.自然语言处理工具包(NLT) 在自然语言处理领域，NLT是最常使用的一个Python库，包含Python模块，数据集和教程等内容。
该模块是Python的标准库，这意味着您不必在外部安装它，它会随每个Python安装一起提供。 re 模块包含用于使用正则表达式的各种函数和类。...import re 导入库后，您可以启动 re 模块提供的函数和类等功能。 让我们从一个简单的例子开始。 假设您想要查找字符串中出现的所有单词“Python”。...如果存在匹配，该函数返回一个匹配对象；如果没有，则不返回任何内容。 接下来，我们将使用 re.match() 函数。这里我们将检查字符串文本是否以单词“Python”开头。...re.sub() re.sub() 函数用于将一个字符串替换为另一个字符串。接下来，我们将使用 re.sub() 函数将“Python”替换为“Java”。然后我们打印修改后的字符串。...往期推荐 Transformer 模型实用介绍：BERT 使用预先训练的扩散模型进行图像合成 Plotly 和 Pandas：强强联手实现有效的数据可视化 微调预训练的 NLP 模型
教程 + 问题与答案 分词 分词是将文本字符串拆分为较小的子字符串。这些子字符串可以在不同的级别上。...例如，句子级别上的一个分词策略会将给定字符串分解为句子，而其他分词器可以将句子分解为更小的标记，例如单词、二元组等。...问题1： 定义一个名为“make_sentences”的函数，接受一个系列作为其参数， 默认为数据框的“text”列的前15行，将每个条目分解为句子并返回这些句子的列表。...然后将该函数应用于数据框的前10行。 提示：使用nltk.sent_tokenize，它将给定的字符串分割成句子级别的子字符串列表。...例如，当将一组文档提供给LDA模型时，它将查看单词，并基于每个文档中包含的单词，为每个文档分配主题及其相应的概率。 幸运的是，我们可以很容易地在scikit-learn中实现LDA。
项目 1：自动完成功能 ---- 传统上，自动完成是通过键值查找来实现的，在键值查找中，将用户输入的不完整单词与字典进行比较，并给出潜在单词。 然而，使用机器学习，自动完成可以更进一步。...与引用静态的单词或短语词典不同，模型可以根据真实世界的用户输入进行训练，以预测最有可能出现的下一个短语。 一个常见的例子是 Gmail 的智能回复，它对你收到的电子邮件的回复提出建议： ?...预先训练好的 RoBERTa 通过 PyTorch Hub 加载，它带有一个内置的 fill_mask（）方法，允许你传入一个字符串，指向 RoBERTa 应该预测的下一个单词/短语的位置，并接收你的预测...然而，现在，ML 驱动的机器人可以解析和理解用户输入，而不仅仅是将其与问题列表进行比较，还可以自行生成答案。 像 Reply.ai 这样构建自定义支持机器人的公司就是一个典型的例子。...在我关于将 fastText 部署为 API 的教程中，我简要解释了使 fastText 如此特殊的原因： 单词嵌入将单词表示为浮点数的 n 维向量，其中每个数字表示单词含义的一个维度。
本质上，NLP 用于处理非结构化数据，特别是非结构化文本，并通过自然语言理解（NLU），使用文本和语音的句法和语义分析来确定句子的含义，并生成计算机可以使用的结构化文本。...这些模型从大量平行文本数据中学习语言之间的模式和关系，允许它们适当借助上下文将文本从一种语言翻译成另一种语言。 问答系统 问答系统使用 NLP 技术理解用户问题并从给定的文本语料库中检索相关信息。...文本生成 NLP 模型可以基于给定的提示或输入生成文本。这包括语言建模、文本摘要和使用诸如循环神经网络（RNN）或 Transformer 模型等技术的文本生成等任务。...这些技术包括：词性标注（通过为每个单词分配语法标签进行语法分析）、句法解析（分析句子结构）和命名实体识别（识别和分类命名实体，如人物、组织、地点或流行文化参考）等任务。...PaLM 2是下一代大语言模型，已经过大量数据训练，能够预测人类输入后的下一个单词。 GPT-4 是 OpenAI 开发的多模态大语言模型。
在计算机科学中，字符串模糊匹配（ fuzzy string matching）是一种近似地（而不是精确地）查找与模式匹配的字符串的技术。...换句话说，字符串模糊匹配是一种搜索，即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索，也能够找到匹配项。因此，它也被称为字符串近似匹配。...这篇文章将解释字符串模糊匹配及其用例，并使用Python中Fuzzywuzzy库给出示例。 每个酒店都有自己的命名方法来命名它的房间，在线旅行社(OTA)也是如此。...FuzzyWuzzy Fuzzywuzzy是一个Python库，使用编辑距离（Levenshtein Distance）来计算序列之间的差异。...数据集是我自己创建的，非常干净无需清理。 有几种方法可以比较Fuzzywuzzy中的两个字符串，让我们一个一个地进行尝试。 ratio ，按顺序比较整个字符串的相似度。
我们通常在 NLP 中使用 RNN，因为可以将文本视为单个单词的序列，并可以对其进行建模。 传统的神经网络将单个向量作为模型的输入，而 RNN 可以采用整个向量序列。...然后，我们使用模型的当前状态根据当前批量中的句子进行预测，然后将其与标签进行比较以计算损失。 使用我们在上一节中定义的精度函数，我们可以计算给定批量的精度。...这个输出由一个目标词汇长度的向量组成，并对词汇中的每个单词进行预测。我们采取argmax函数来确定模型预测的实际单词。 然后，我们需要为下一步选择新的输入。...最后，我们将英语输入与我们的模型进行比较，该模型包含正确的德语句子和预测的德语句子。...我们首先定义一个evaluate()函数，它接受我们的输入函数并返回预测的输出词汇。我们首先使用我们的词汇将输入句子转化为指数。然后，我们获得这些句子中每个句子的长度的张量，并对其进行转置。
使用BERT进行文本分类(Python代码) 超越BERT:NLP的最新技术 什么是BERT? 你可能大概听说过BERT，你看到过它是多么不可思议，它是如何潜在地改变了NLP的前景。...出于比较的目的，BERT基础架构具有与OpenAI的GPT相同的模型大小。所有这些Transformer层都是只使用Transformer的编码器。...对于初学者，每个输入的Embedding是3个嵌入的组合: 位置嵌入(Position Embeddings):BERT学习并使用位置嵌入来表达句子中单词的位置。...这些是为了克服Transformer的限制而添加的，Transformer与RNN不同，它不能捕获“序列”或“顺序”信息 段嵌入(Segment Embeddings):BERT还可以将句子对作为任务的输入...箭头指示从一层到下一层的信息流。顶部的绿色框表示每个输入单词的最终上下文表示。 从上图可以明显看出:BERT是双向的，GPT是单向的(信息仅从左向右流动)，而ELMO是浅双向的。
如果你已熟悉 Python 并使用基本的 NLP 技术，则可能需要跳到第 2 部分。 本教程的这一部分不依赖于平台。...与之相似，在本教程中我们将删除数字，但还有其他方法可以处理它们，这些方法同样有意义。例如，我们可以将它们视为单词，或者使用占位符字符串（例如"NUM"）替换它们。...不要担心在每个单词之前的u；它只是表明 Python 在内部将每个单词表示为 unicode 字符串。...为了使我们的代码可重用，让我们创建一个可以多次调用的函数： def review_to_words( raw_review ): # 将原始评论转换为单词字符串的函数 # 输入是单个字符串...将单词连接成由空格分隔的字符串， # 并返回结果。
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