它的一个重要思想是，每一层都让下一层更容易地执行任务。这个过程让连续层的存在变得更容易，进而也使得激活（特定层上输入数据的转换）变得有意义。 我所说的有意义是指什么呢？...第二部分：相似词 回想一下我们如何对由图像表示得到的图说进行解码。我们将该表示提供给 LSTM/GRU 网络，生成一个输出，将输出解释为第一个单词，然后将第一个单词返回给网络以生成第二个单词。...这意味着，如果输入层包含 300 个神经元，那么对于所有图说中的 8000 多个不同的单词，我们需要有一个唯一指定那个单词的「300」数字。将单词字典转换成数字表示的过程，就称为词嵌入（或词表示）。...词嵌入的可视化 让我们来看看图说解码器所学习到的词嵌入空间（不像其他语言任务中有数百万个单词和句子，我们的解码器在训练数据集中只看到了大约 3 万个句子）。 ?...令人惊讶的是，这个网络还能够推断颜色的方向。 第三部分：相似图像 如果词表示将类似的单词聚类在一起，那么图像表示（Inception支持的图像编码器输出）呢？
print('苹果这个词在a字符串里面')...苹果这个词在a字符串里面 如果有多个句子和多个关键字，那么可以使用 for循环来实现： sentences = ['你说我是买苹果电脑，还是买windows...Python里面，当我要判断字母 C是不是在句子 我不想听到有人说CNM！里面时，Python是如何工作的？ 实际上，它的工作原理可以写成： sentence = '我不想听到有人说CNM！'...中，同一个字符串会被遍历3次。有没有办法减少这种看起来多余的遍历操作呢？ 如果我们把 我不想听到有人说CNM！这个句子转成字典会怎么样： sentence = '我不想听到有人说CNM！'...那么如果要把列表里面的所有句子都这样处理，又怎么存放呢？...此时，字典的Key就是每一个字符，而Value可以是每一句话在原来列表中的索引： sentences = ['你说我是买苹果电脑，还是买windows电脑呢？'
词嵌入过程只发生在最底层的编码器中。所有的编码器都有一个相同的特点，即它们接收一个向量列表，列表中的每个向量大小为512维。...假设我们在为这个例子中的第一个词“Thinking”计算自注意力向量，我们需要拿输入句子中的每个单词对“Thinking”打分。...如果我们想象一个2 层编码-解码结构的transformer，它看起来会像下面这张图一样： 解码组件 既然我们已经谈到了大部分编码器的概念，那么我们基本上也就知道解码器是如何工作的了。...我们可以用真实的输出来比较它，然后用反向传播算法来略微调整所有模型的权重，生成更接近结果的输出。 你会如何比较两个概率分布呢？我们可以简单地用其中一个减去另一个。更多细节请参考交叉熵和KL散度。...另一个完成这个任务的方法是留住概率最靠高的两个单词（例如I和a），那么在下一步里，跑模型两次：其中一次假设第一个位置输出是单词“I”，而另一次假设第一个位置输出是单词“me”，并且无论哪个版本产生更少的误差
如果有，作用有多大？这种作用的大小与领域相关吗？这是我关心的第一个问题。 问题二：Bert 作为一项新技术，肯定还有很多不成熟或者需要改进的地方，那么，Bert 目前面临的问题是什么？...对于长文档检索任务，因为 Bert 在输入端无法接受太长的输入，则面临一个如何将长文档缩短的问题。其它过程和短文档检索基本雷同。那么怎么解决搜索中的长文档问题呢？可以参考下列论文的思路。...方法二：Transformer 的输入部分只有一个部分，就是文章本身的完整的内容，由多个句子构成。如果是这种输入，那么带来的新的问题是：我们怎么知道当前要判断哪个句子是否适合作为摘要句呢？...它的意思是给定一个文档，模型告诉这是哪个类别，是讲的「体育」还是「娱乐」，总之就是这个意思。 那么，Bert 应用在这个领域效果如何呢？目前也有工作。...而我认为这是非常好的事情，因为大家可以把精力投入到增强基础模型的能力，只要基础模型能力有提升，意味着大多数应用领域的应用效果会直接获得提升，而不用一个领域一个领域个性化地想方案去啃，那样效率有点低。
如果有，作用有多大？这种作用的大小与领域相关吗？这是我关心的第一个问题。 问题二：Bert作为一项新技术，肯定还有很多不成熟或者需要改进的地方，那么，Bert目前面临的问题是什么？...所以，在没有看到用Bert做抽取式摘要的论文前，我自己拍脑袋想了想，发现比较容易想到的有下面两种方法： 方法一：把Transformer的输入分为两个部分，第一个部分是文章原文。...方法二：Transformer的输入部分只有一个部分，就是文章本身的完整的内容，由多个句子构成。如果是这种输入，那么带来的新的问题是：我们怎么知道当前要判断哪个句子是否适合作为摘要句呢？...它的意思是给定一个文档，模型告诉这是哪个类别，是讲的“体育”还是“娱乐”，总之就是这个意思。 那么，Bert应用在这个领域效果如何呢？目前也有工作。...它的一个特点是：对于句子中任意一个单词，都会有一个对应的分类输出结果。在原始的Bert论文里面也给出了序列标注任务如何使用Bert的预训练过程，实际应用的时候，应用模式就是那种模式。
词嵌入过程只发生在最底层的编码器中。所有的编码器都有一个相同的特点，即它们接收一个向量列表，列表中的每个向量大小为512维。...假设我们在为这个例子中的第一个词“Thinking”计算自注意力向量，我们需要拿输入句子中的每个单词对“Thinking”打分。...如果我们想象一个2 层编码-解码结构的transformer，它看起来会像下面这张图一样： 解码组件 既然我们已经谈到了大部分编码器的概念，那么我们基本上也就知道解码器是如何工作的了。...我们可以用真实的输出来比较它，然后用反向传播算法来略微调整所有模型的权重，生成更接近结果的输出。 你会如何比较两个概率分布呢？我们可以简单地用其中一个减去另一个。...另一个完成这个任务的方法是留住概率最靠高的两个单词（例如I和a），那么在下一步里，跑模型两次：其中一次假设第一个位置输出是单词“I”，而另一次假设第一个位置输出是单词“me”，并且无论哪个版本产生更少的误差
作者：Vikash Singh 编译：肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时，如果你在第一时间想到了正则表达式，那么恭喜你，你的问题从一个变成了俩！...我们有一个句子，它由三个单词组成——I like Python，并且假设我们有一个四个单词组成的语料库{Python, Java, J2ee, Ruby}。...如果我们从语料库中拿出每个单词，并且检查它是否出现在句子中，这需要我们遍历字符串四次。 如果语料库里有n个词，它将需要n个循环。并且每个搜索步骤（is in sentence?）...将花费自己的时间，这就是正则匹配（Regex match）的机制。 还有与第一种方法相反的另一种方法L对于句子中的每个单词，检查它是否存在于语料库中。 如果这个句子有m个词，它就有m个循环。...关键字只有在它的两边有单词边界时才能被匹配。这样可以防止apple和pineapple的匹配。 接下来，我们将输入一个字符串I like Python，并且一个字符一个字符搜索他、它。
自环转换的存在是因为有的音素可能会持续较长时间。 如果我们得到了各个"单词"的HMM模型，那么识别的过程如下图所示。...我们以单词“one”,“two”,“three”为例，分别计算观测数据的后验概率，并从中取概率最大的"单词"作为识别结果。 那么如何计算在某个HMM模型下，已知观测数据的后验概率呢?...学习算法 以上展示了在训练好GMM-HMM模型之后，如何对语音信号进行识别，那么GMM-HMM模型的训练过程又是怎么样的呢?...如何搜索最佳的“单词”组合？ (4) 问题4. 如何构造语言模型 (Language Model)? 大词汇量，就是想说什么就说什么。连续语音，就是想怎么说就怎么说，想说多长就说多长。...如何构造语言模型？ 定义 （N-gram）: 一个单词出现的概率，只与它前面的N个单词相关。
Embedding表征实际上是将每个单词映射成一个维度较低（相比于单词数量）空间的一个点（也对应一个向量），就好像把许多个单词作为一个一个的枣子镶嵌到一个面包中，所以叫做Embedding嵌入。...那么在负采样的时候，如何确定某个单词的采样频率呢？一种方式是对每个单词等概率采样，这种方式的采样结果没有代表性。...除第一个输出外，我们的RNN结构的输出为句子中每个位置出现词汇表中各个单词的条件概率的预测值。...但是当句子长度增加时，例如将一个有一百多个单词的法语句子翻译成英语，那么翻译结果的bleu得分会降低很多。 ?...那么如何分配注意力权重呢？我们分配到各个编码器隐含状态的注意力权重之和应当为1。
也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢？如果计算机想要更好的理解人类的语言，拥有更好的人机交互体验，都离不开 NLP。那么，计算机到底是如何理解人类语言的？...然而不幸的是，我们并不是生活在所有数据都是结构化的历史交替版本中 这个世界上的许多信息都是非结构化的，如英语，或者其他人类语言写成的原文。那么，如何让计算机理解这种非结构化文本并从中提取数据呢？...需要记住一点：这种模型完全基于统计数据，实际上它并不能像人类那样理解单词的含义。它只知道如何根据以前所见过的类似句子和单词来猜测词性。 在处理完整个句子后，我们会得到这样的结果，如下图所示： ?...但是，如果我们不需要关心哪些单词的额外细节，而是更关心提取完整的意思，那么这通常是简化句子的快速而简单的方法。...如果在你的网站上有搜索功能，那么就可以像 Google 那样自动填充常见的搜索查询，这点子可能很不错，如下图所示： ?
同样，这也有各种各样的选择： 我们搜索所有的列表/数组和每个标题，我们看看ut是否从这些字符开始： ? 如果N代表列表的大小，k是单词的长度，我们需要θ（N * k）时间来搜索。...尝试 在本节中，我们将探讨试图如何在标题（单词）列表中搜索前缀匹配。一旦你理解了单词的插入方式，就相当容易理解： ? 接下来让我们看看如何搜索以“te”开头的标题： ? 你可能在想，没有那么快！...那么，我们可以稍微增加节点来存储更多的信息，而不仅仅是字符，如下所示： ? 由于该节点已经具有子树包含的单词列表，所以该修改可以极大地帮助避免在最后一个匹配节点下的所有子树。...下面看看现在搜索的结果： ? 最终变更 在算法准备好实施之前，还有一个小诀窍要做。标题通常是句子而不是一个单词。如果我们只搜索标题的开头部分，这将不是很有用，例如，很多标题以“这”开头。...因此，如果用户搜索以其中一个词开头的标题，很可能会搜索不出来。 解决方案很简单！我们只是将每个单词分别插入到树中，并将标题的所有句子保存到节点建议列表中。现在，不再只提供单词建议，而是有一个句子列表。
词性模型最初是通过给它提供数以百万计的英语句子来训练的，每一个单词的词性都已经标注出来，并让它学会复制这种行为。...步骤 6a：依赖解析 下一步是弄清楚我们句子中的所有单词是如何相互关联的，这叫做依赖解析。 我们的目标是构建一棵树，它给句子中的每个单词分配一个单一的父词。树的根结点是句子中的主要动词。...但是我们的 NLP 模型不知道人称代词是什么意思，因为它一次只检查一个句子。...例如，像 spaCy 这样的一些库是在使用依赖性解析的结果后才在流水线中进行句子分割。 那么，我们应该如何对这个流水线进行编码呢？感谢像 spaCy 这样神奇的 Python 库，它已经完成了！...如果你在网站上有一个搜索功能，那么可以自动完成像谷歌这样的普通搜索查询： Google‘s autocomplete suggestions for「London」 ?
如何获得word2vec embeddingsword2vec模型是一个简单的神经网络模型，其只有一个隐含层，该模型的任务是预测句子中每个词的近义词。然而，我们的目标与这项任务无关。...下面我将演示如何从任何文本生成此数据集。让我们使用一个句子并从中创建训练数据。 第一步: 黄色高亮显示的单词将作为输入，绿色高亮显示的单词将作为输出单词。我们将使用2个单词的窗口大小。...在非文本数据上应用word2vec模型 你能猜到word2vec用来创建文本向量表示的自然语言的基本特性吗是文本的顺序性。每个句子或短语都有一个单词序列。如果没有这个顺序，我们将很难理解文本。...因此，如果用户在网上查看一个商品，那么我们可以通过使用商品之间的向量相似性评分轻松地推荐类似商品。 但是我们如何得到这些商品的向量表示呢?...然而，这个输出仅基于单个商品的向量。如果我们想根据他或她过去的多次购买来推荐商品呢一个简单的解决方案是取用户迄今为止购买的所有商品的向量的平均值，并使用这个结果向量找到类似的商品。
那么如何生成好的对抗样本，并以此作为训练数据提升nLP模型的鲁棒性呢？...对于一个句子，将每个单词分别替换成[MASK]后，输入到BERT中预测得分，选择得分和原始完整句子得分相差最大的单词。...第一个模块是基于sememes的同义词替换。Sememes可以理解为一个单词的元语义，描述了单词最基本的含义。如果两个单词的元语义相同，那么这两个单词就是同义词。...句子中的每个单词视为一个粒子，每个单词被进行同义替换的概率对应PSO中的速度。接下来就可以套用PSO的思路进行最优对抗样本的搜索了。 3....而与此相对的，如果对句子的微小扰动直接影响了原来句子的含义，那么这种样本被称为对比样本contrastive examples。
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。...下面的图说明了它的不足之处。实现注释中还有一些关于片段搜索缺乏广度的例子，以及一些规避这一限制的方法。 结尾 Word2vec可能是大约七年前第一个明确建立向量化表示能力的模型。...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。...例如，如果文档空间中只有一个对果蝠冠状病毒的引用，那么在翼龙中搜索冠状病毒可能不会得到该文档。然而，在果蝠中搜索冠状病毒片段（使用Word2vec创建）可以找到该文档。...但是如果一个片段出现在一个分布尾部使它成为一个候选者，那么就可能会被筛出去。大多数片段固有的可解释性提供了一个优势，而一个单词或短语不一定具备这个优势。 8.
如果让RNN保留这个状态，供下一个训练批次使用如何呢？这么做的话，尽管反向传播只在短序列传播，模型也可以学到长时规律。这被称为有状态RNN。...最常用的方法之一，是使用集束搜索：它跟踪k个最大概率的句子列表，在每个解码器步骤延长一个词，然后再关注其中k个最大概率的句子。参数k被称为集束宽度。...例如，假设使用宽度为3的集束搜索，用模型来翻译句子“Comment vas-tu?”。在第一个解码步骤，模型会输出每个可能词的估计概率。...所有这些层都是时间分布的，因此每个词是独立处理的。但是一次只看一个词，该如何翻译句子呢？这时就要用到新组件了： 编码器的多头注意力层，编码每个词与句子中其它词的关系，对更相关的词付出更多注意力。...位置嵌入是紧密矢量（类似词嵌入），表示词在句子中的位置。第nth个位置嵌入，添加到每个句子中的第nth个词上。这可以让模型知道每个词的位置，这是因为多头注意力层不考虑词的顺序或位置，它只看关系。
我经常被 NLP 领域的入门者问到的一个问题就是，当系统输出文本而不是对输入文本的一些分类时，该如何去评价这些系统。...你要做的一件事情是查看输出句子中的每一个单词，并为这个单词打分：如果它出现在了任意一个参考句子中，就给它打 1 分；如果没有就打 0 分。...你可以通过对单词出现的次数进行求交运算，基于每个单词在任意一个参考翻译句中出现的最高次数来给每个单词打分，从而对最终的分数稍微进行调整。...我（绝对）算不上世界上最好的语法学家，但是即便是我也知道自然语言中有很多重要的内部语法结构，并且如果你随机打乱句子中单词的顺序，你或者得到 1）没有意义的一堆单词；或者 2）意思完全不同的句子。...你最终无非是想让人们来使用它，不是吗？不过如果系统无法进行输出有用的结果，人们就不会去使用这个系统。所以实际上，你想要不断优化你的系统的意义，就在于不断加深系统用户对它的喜爱程度。
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