例如，要将一个句子从英语翻译成意大利语，使用这种类型的网络，将要翻译的句子的第一个单词与初始状态一起传递到编码器，然后将下一个状态与该句子的第二个单词一起传递到第二个编码器，依此类推直到最后一个单词。...如果我们将注意力遗忘定义为任何技术和实现方面，我们将如何着手这样做？ 让我们举一个例句问问自己，把注意力集中在“gave”这个词上，我应该把注意力放在这个句子中的哪些词上，来增加这个词的意思？...把我的注意力放在查理这个词上，最后，我可能会问，你给了我什么？最后集中在食物这个词上。 通过问我自己这些问题，也许对句子中的每个单词都这样做，我也许能够理解其中的含义和方面。...每个单词，通过一个单词嵌入机制，被编码成一个向量。我们认为这些向量是搜索的关键，关于我们正在搜索的查询，它可以是来自同一个句子（自我注意）或来自另一个句子的单词。...他们的建议是将图像的每一个单独的patch（pxp），它们本身就是3个RGB通道上的图像，并将其转换成一个c通道张量。然后将这个张量分成p'部分，其中p'<p，在示例p'=4中。
机器学习的类型很多，像无监督机器学习这样的经常用于NLP技术中，如LDA（潜在狄利克雷分布，一种主题模型算法）。 为了能够执行任何一个NLP，我们需要深入理解人类使如何处理语言的情感和分析方面。...简而言之，“深度学习与自然语言处理”是相互联系、相互依存的，以构建一个能够像人类一样思考、说话和行动的智能计算机。...机器翻译技术所面临的挑战不在于翻译单词，而在于保留句子的含义，这是一个复杂的技术问题，也是NLP的核心。...•形态学——这是一个从基本意义单位中进行单词构建的研究。 •语素——语言中意义的基本单位。 •语法——它是指单词经过组合排列构成句子，它还涉及在句子和短语中确定单词结构的作用。...•语义——它涉及的是单词的含义，以及该如何将单词组合成有意义的短语和句子。 •语用学——它涉及的是在不同情况下使用和理解句子以及对句子的解释是如何受到影响的。
由于 seq-to-seq 模型逐个标记地执行翻译任务，注意力机制帮助我们在为目标句子生成标记 x 时识别源句子中的哪些标记需要更多关注。...在高层次上，将句子中的每个单词与句子中的每个其他单词进行比较，以量化关系并理解上下文。出于代表性的目的，您可以参考下图。 让我们详细看看这种自注意力是如何计算的（实际）。...为输入句子生成嵌入 找到所有单词的嵌入并将它们转换为输入矩阵。这些嵌入可以通过简单的标记化和单热编码生成，也可以通过 BERT 等嵌入算法生成。输入矩阵的维度将等于句子长度 x 嵌入维度。...所以在这里， Q 或 Query = 您正在搜索的术语 K 或 Key = 您的搜索引擎中的一组关键字，Q 将与这些关键字进行比较和匹配。...、zm 的多个版本并将它们连接起来以得出最终的注意力矩阵。这样我们就可以对我们的注意力矩阵更有信心。 6.
作者还提到了训练数据的来源，强调了在大量网络文本数据中获取知识的重要性。 在解释输出生成时，文章提到了一个关键技术：集束搜索（Beam Search）。这是一种启发式搜索策略，用于选择最优文本序列。...---- 像ChatGPT这样的大型语言模型实际上是如何工作的？嗯，它们既非常简单又极其复杂。 你可以将模型视为根据某些输入计算输出概率的工具。...在语言模型中，这意味着给定一系列单词，它们会计算出序列中下一个单词的概率，就像高级自动完成一样。 要理解这些概率的来源，我们需要谈论一些叫做神经网络的东西。...然后，该神经元简单地将其接收到的所有值相加，将该值压缩在-1和1之间，并将其传递给下一层中的每个神经元。 最后一个隐藏层中的神经元执行相同的操作，但将值压缩在0和1之间，并将其传递到输出层。...这个 attention 过程会多次发生，以捕捉句子在多个维度上的上下文。在所有这些过程之后，上下文 embedding 最终被传递到神经网络中，就像我们之前提到的简单神经网络一样，产生概率。
说到底，机器翻译现在还是在“背”，没见过的情况，不会像人一样推理，缺乏对句子的真正理解能力。”...对模型输出中的不确定性量化，作者在论文中先比较了集束搜索(Beam Search）和采样两种搜索策略，然后研究了数据中特定种类的外部不确定性对集束搜索的影响。...不过，要让机器像人类一样学习外语，当中有一个急需解决的问题：翻译人员对于自己的母语具有非常强的语法，能够准确判断母语译文是否符合母语说法，甚至人类的大脑对于不符合母语说法的错误会进行自动纠正，例如下面这句...同样，在翻译的过程中，例如在英翻中的任务中，为了构建表达一个具体含义的中文句子，只要从英文原文句子中得到几个中文译文单词。...那时，这个11岁的男孩尽可能地用金属皮带系住他的手，并将其放在金属把手上。叔叔关上身体，逃离叔叔。 ......看到这里，怕是鲁迅大叔的棺材板都压不住了吧！
当然，我们可以构建一个包含所有句子的词典来实现这一目标，但这有些不切实际，因为人类语言中用于构成句子的单词组合无穷无尽。...机器翻译 NLP 通过利用统计或神经网络机器翻译模型实现机器翻译。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。...预处理涉及诸如分段（将句子分解为组成词）、token 化（将文本分割为单个单词或 token）、停用词（去除像停用词和普通词如“the”或“is”这样不携带太多含义的标点）以及应用词干提取（为给定标记推导词干...）或词形还原（从字典中获取标记的含义以得到根源）以将单词还原为其基本形式的任务。...因此，它们可能缺乏特定领域知识或者私有信息。开发者可以在 LLM 之外的向量数据库中存储特定领域的数据，进行相似性搜索以返回与用户提问相关的 top-K 结果。
然而，到目前为止，所有基于神经网络和深度学习的文本生成模型都具有相同的、令人惊讶的局限性：就像我们一样，它们只能逐个单词，甚至逐个字母地生成语言。...所有这些方法都使得模型可以进行更快的训练，并且还可以在翻译时间上提高效率，但是它们都存在前面所述的同样的局限性问题：即它们都是逐个单词地输出。...克服逐个单词翻译的限制 其实，这主要是由现有神经网络序列模型的基本技术属性导致的：它们是自回归的，这意味着它们的解码器（产生输出文本的组件）需要使用先前输出的文本来产生其输出的下一个单词。...这些数字被称为生成力（fertilities）; 它们代表了每个单词在输出句子中所占有的空间。所以如果一个单词的生成力是2，那么这意味着模型决定在输出中分配两个单词来对其进行翻译。 ?...如果没有像这样的计划（称为潜变量），并行解码器的任务就像一个翻译小组一样，每个译者都必须提供一个输出翻译的单词，但是不能提前告诉对方他们准备说什么。
这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。...可以通过调用NLTK中的FreqDist()方法实现: 如果搜索输出结果，可以发现最常见的token是PHP。 您可以调用plot函数做出频率分布图: 这上面这些单词。...一般来说，停用词应该删除，防止它们影响分析结果。...你可以将段落tokenize成句子，将句子tokenize成单个词，NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。...支持的语言: 你可以使用SnowballStemmer类的stem函数来提取像这样的非英文单词： 单词变体还原 单词变体还原类似于词干，但不同的是，变体还原的结果是一个真实的单词。
我们标注一个句子中每个词是否为实体名称。这时候，输入是一个序列，输出也是一个序列，并且它们的长度是一样的。 ? （4）Seq2Seq 例如机器翻译。...即通过深度优先搜索或广度优先搜索遍历所有可能的翻译输出，并从中找到整个句子条件概率最大的翻译结果。这种方案听上去很稳妥，实际上会因为计算量过大难以实施。...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。 ?...此外，我们人类在翻译长句子的时候，通常是每次专注于其中一部分的翻译，一小句一小句地翻译最后再统筹一下，而不是像Seq2Seq模型那样一次读入全部原文，然后记住它们，最后一次翻译出全部译文。 ?...在计算context时，参照了人类的注意力原理，给予不同时间步编码器的隐含状态不同的注意力权重，注意力权重最大处相当于原文对应的对齐点，从而像人类那样一部分一部分地翻译句子。 ?
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。...我们还将我们的评论转换为小写并将它们分成单个单词（在 NLP 术语中称为“分词”）： lower_case = letters_only.lower() # 转换为小写 words = lower_case.split...这样的词被称为“停止词”；在英语中，它们包括诸如“a”，“and”，“is”和“the”之类的单词。方便的是，Python 包中内置了停止词列表。...把它们放在一起 现在我们有了清理评论的代码 - 但我们需要清理 25,000 个训练评论！...这是为了速度；因为我们将调用这个函数数万次，所以它需要很快，而 Python 中的搜索集合比搜索列表要快得多。 其次，我们将这些单词合并为一段。 这是为了使输出更容易在我们的词袋中使用，在下面。
该方法的表现与执行100000次翻译的监督模型一样，并且对于Facebook几乎没有示例的语言配对系统，它的表现更优。 “当你处理像英语到乌尔都语这样的案例时，翻译示例很少，我们的系统比监督系统更好。...Bordes表示，这项研究将注意力放在翻译上，这是Facebook的一项重要任务，也是自2013年开始以来FAIR一直关注的一个问题。...现在用于这些案例的AI系统与三个要素相结合：逐字翻译，语言模型和反向翻译。 训练逐字翻译以基于从前面的五个单词和句子中的特定单词之后的五个单词绘制的上下文来预测单词。...然后，用大量数据训练的语言模型（如书籍或其他书面文本）用于排列对于英语使用者或乌尔都语说话者有意义的结构中的句子。 最后，使用反向翻译来改进使用逐字翻译和语言模型进行的翻译。...Bordes说，“使用这两个系统并在两种语言之间来回翻译，我可以将它们一起训练以试图相互改进，所以这真的是本文的核心，使用翻译模型这个词，使用语言模型做第一次翻译，然后用反向翻译的想法试图改进。”
这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。...这上面这些单词。比如of,a,an等等，这些词都属于停用词。 一般来说，停用词应该删除，防止它们影响分析结果。...你可以将段落tokenize成句子，将句子tokenize成单个词，NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。...搜索引擎在索引页面时就会使用这种技术，所以很多人为相同的单词写出不同的版本。 有很多种算法可以避免这种情况，最常见的是波特词干算法。...'porter', 'portuguese', 'romanian', 'russian', 'spanish', 'swedish' 你可以使用SnowballStemmer类的stem函数来提取像这样的非英文单词
这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。...一般来说，停用词应该删除，防止它们影响分析结果。...你可以将段落tokenize成句子，将句子tokenize成单个词，NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。...搜索引擎在索引页面时就会使用这种技术，所以很多人为相同的单词写出不同的版本。 有很多种算法可以避免这种情况，最常见的是波特词干算法。...'porter', 'portuguese', 'romanian', 'russian', 'spanish', 'swedish' 你可以使用SnowballStemmer类的stem函数来提取像这样的非英文单词
注意力模型因其在机器翻译等任务中取得的非常好的结果而引起了广泛的关注。它们解决了先前提到的RNN长序列和短期记忆的问题。想想一个人如何将长句从一种语言翻译成另一种语言？...在自然语言处理模型中，词汇表一般是是模型知道并理解的一组单词。如果在构建词汇表之后，模型在句子中看到一个不在词汇表中的单词，它将在其句子向量上给它一个0值，或者将其表示为未知。...这意味着我们需要搜索最长句子的长度，将每个句子转换为该长度的向量，并用零填充每个句子的单词数和最长句子的单词数之间的差距。 执行此操作后，数据集的随机句子应如下所示： ?...像Keras一样，我们首先定义模型（Sequential），然后添加嵌入层和dropout层，通过随机关闭节点来降低模型过拟合的可能性。...其中，如果我们选择数组最高值的索引，然后查看它对应的单词，我们应该能得出答案是肯定的还是否定的。 我们现在可以做的一件有趣的事情是创建我们自己的情节和问题，并将它们提供给机器人，看看它给的答案！ ?
作者：Talha Chafekar翻译：顾伟嵩校对：阿笛 本文约1400字，建议阅读5分钟本文探讨了单词和n-grams的不同组合方法，以及如何借助基于树的表示法，以自底向上的方式预测短语或单词的二元或多类...引言：本文探讨了单词和n-grams的不同组合方法，以及如何借助基于树的表示法，以自底向上的方式预测短语或单词的二元或多类（本例中为5）细粒度情感。...句子的基于树的表示法以及每个节点的情感 b）组合函数： 组合性简单来说，就是把单词的意思放在一起考虑，或者说，一组词作为一个整体的语义是单词本身的语义的函数。...从直觉上讲，这是有道理的，因为单词放在一起考虑时的意思可能是不同的，单词单独考虑时的意思也可能是不同的。...引入一个可学习的参数来找出每个子向量的父向量，并将tanh用作元素级非线性。 b）矩阵向量递归神经网络（MV-RNN）： 这种形式的迭代神经中，每个单词用两个实体表示：a) 矩阵；b) 向量。
一开始，机器假定「Das Haus」一词与翻译的句子中的任何单词都有同样的关联，接下来，当「Das Haus」出现在其他句子中时，与「house」的相关性会增加。...模型 2：考虑句子中的单词顺序 ? 文字排列顺序的缺乏是模型 1 的主要局限，而这些在翻译过程中是非常重要的。...深度学习和经典神经网络之间的主要区别在于，它精确地定位了搜索这些特定特征的能力，而不考虑它们的本质。如果神经网络足够大，并且有成千上万的视频卡供它研究，就能在文本中归纳出这些特征。...我们知道，卷积神经网络 (CNN) 目前仅适用于基于独立像素块的图片，但文本中没有独立的块，且每个单词都依赖于它周围的环境，就像语言和音乐一样。...他们不仅把句子分开，而且还把单词分开，这也是他们如何处理一个罕见单词的做法。当单词不在字典里时，NMT 是没有参考的。
两个参考翻译句中都出现了的单词个数除以输出句子中的单词个数——4，这句翻译得出的到的分数为 1。到目前为止一切都很棒！但是下面这个句子呢？ Three three three three....作为机器翻译系统的一位终端用户，我其实认为前两个句子翻译得还可以。即便它们并不完全跟参考翻译一样，但是它们翻译出了句子的意思。然而，第三个句子是完全不可接受的，它完全改变了源语言句子的意思。...词素是语言意义中最小的单元，它们组合在一起共同来构成单词。英语中一个案例是：「cats」中的「s」让我们了解到猫不止一只。...但是如果输出翻译生成的单词形式跟参考翻译句中的对应单词的形式不完全一样，BLEU 就会因此而惩罚该单词... 即便两个句子都很好地抓住了英文句的意思。...RIBES：像 hLEPOR 一样，该评价标准不要求语言英语一样（形态简单）。它专门为日语、中文等更具有信息量的亚洲国家的语言而设计，同时不需要遵循单词边界。
一开始，机器假定「Das Haus」一词与翻译的句子中的任何单词都有同样的关联，接下来，当「Das Haus」出现在其他句子中时，与「house」的相关性会增加。...模型2：考虑句子中的单词顺序 ? 文字排列顺序的缺乏是模型 1 的主要局限，而这些在翻译过程中是非常重要的。...深度学习和经典神经网络之间的主要区别在于，它精确地定位了搜索这些特定特征的能力，而不考虑它们的本质。如果神经网络足够大，并且有成千上万的视频卡供它研究，就能在文本中归纳出这些特征。...我们知道，卷积神经网络 (CNN) 目前仅适用于基于独立像素块的图片，但文本中没有独立的块，且每个单词都依赖于它周围的环境，就像语言和音乐一样。...他们不仅把句子分开，而且还把单词分开，这也是他们如何处理一个罕见单词的做法。当单词不在字典里时，NMT 是没有参考的。
答案：解码算法是一种算法，用于从语言模型生成文本 我们了解了两种解码算法 贪婪解码 集束搜索 [RNN文本生成贪婪解码] 贪婪解码 一个简单的算法 在每一步中，取最可能的单词 (即 argmax) 将其用作下一个单词...像贪婪的解码，但是，是采样而不是 argmax Top-n 采样 在每个步骤 t，从 P_t 的前 n 个最可能的单词中，进行随机采样 与纯采样类似，但截断概率分布 此时，n = 1 是贪婪搜索，n...更好的整体内容选择策略 减少长序列的复制 (即更摘要的输出) 因为长序列中包含了很多 don’t-include 的单词，所以模型必须学会跳过这些单词并将那些 include 的单词进行摘要与组合 2.7...2.13 重复回答问题 [重复回答问题] 简单的解决方案 直接在集束搜索中禁止重复n-grams 通常非常有效 更复杂的解决方案 在seq2seq中训练一个覆盖机制，这是客观的，可以防止注意力机制多次注意相同的单词...[从图像生成故事] 问题：如何解决缺乏并行数据的问题 回答：使用一个通用的 sentence-encoding space Skip-thought 向量是一种通用的句子嵌入方法 想法类似于我们如何学通过预测周围的文字来学习单词的嵌入
这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。...下一步，将文本转换为tokens,像这样: ? 统计词频 text已经处理完毕了，现在使用Python NLTK统计token的频率分布。 可以通过调用NLTK中的FreqDist()方法实现: ?...如果搜索输出结果，可以发现最常见的token是PHP。 您可以调用plot函数做出频率分布图: ? ? 这上面这些单词。比如of,a,an等等，这些词都属于停用词。...你可以将段落tokenize成句子，将句子tokenize成单个词，NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。 假如有这样这段文本: ?...这样如果使用标点符号拆分,Hello Mr将会被认为是一个句子，如果使用NLTK: ? 输出如下: ? 这才是正确的拆分。 接下来试试单词tokenizer: ? 输出如下: ?
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