链接:https://blog.csdn.net/John_xyz/article/details/79208564
上一篇文章介绍了 Google 最新的BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ,这个模型在 11 个 NLP 任务上刷新了纪录。
文档相似度判断方法有很多种,比如说余弦相似度,ngram和著名的tf-idf方法去计算文本相似度。
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文详细介绍了基于Doc2vec训练句子向量的原理及其python实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 目录 Doc2vec原理 代码实现 总结 一. Doc2vec原理 前文总结了Word2vec训练词向量的细节,讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的向量来表示的。那接着可能就会想到,有没有什么办法能够将一个句子甚至一篇短文也用一个向量来表示呢?答案是肯定有的,构建一个句子向量有很多种方法,今天我们接着word
参考链接: Python Numpy 首先要写上这一句: from numpy import * (写上这句的前提也得你已经安了numpy) (1) 定义一个零向量(4维): >>>a=zeros(4) >>>a array([0.,0.,0.,0.]) 定义一个List: b=[1,2,3,4] (2)向量可直接与List相加: >>>c=a+b >>>c array([1.,2.,3.,4.]) (3)要给向量里每个元素都乘以同一个数: >>>d=b*[3] 或者: >
最近公司项目中涉及到给每个用户推荐app,而在app数据相关处理的过程中,将app变为了一个向量,最后再转变到一个用户用一个向量来表示,而这其中用到的关键技术就是Word2Vec!之前只是大概听过,现在系统性的总结一波~
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。
本篇是笔者刚刚入门所写,那么在阅读CIPS2016之后,根据里面的内容重新梳理了一遍,从CIPS2016里面相关内容来看,笔者本篇内容所写的,总结的还是很全面的,当时写的时候才入门NLP一个月,还是棒棒哒~让我傲娇一下,新博客链接:
特征工程是通过对原始数据的处理和加工,将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程,属性是数据本身具有的维度,特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性,通常是通过属性的计算,组合或转换得到的。比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。某种程度而言,好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础
关于R语言字符串格式化之前无论是专题还是案例教程中均有所涉及,今日这一篇之所以重提是因为又找到了一个很好用的字符串格式化包。 这个包的语法源于Python风格,这样可以让那些从Python迁移过来的R语言学习者无需额外的记忆负担,即可平稳掌握R语言中的字符串格式化语法。 提到字符串格式化语法,我们一定能想到paste/pasteo函数,或者str_c函数,这两个函数的用法差不多,都是通过字符串与变量之间的拼接完成字符串格式化任务,但是问题是R语言中的字符处理并不想Python中那么灵活(仅靠“+”即可拼接字
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | 崔文谦 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 医学自然语言处理 编辑 | PaperWeekly 本文旨在帮大家快速了解文本语义相似度领域的研究脉络和进展,其中包含了本人总结的文本语义相似度任务的处理步骤,文本相似度模型发展历程,相关数据集,以及重要论文分享。 文本相似度任务处理步骤 通过该领域的大量论文阅读,我认为处理文本相似度任务时可以分为一下三个步骤: 预处理:如数据清洗等。此步骤旨在对文本做一些规范化操作,筛选有用特征,去除噪音。 文本表示:
基于词的翻译模型起源于上世纪IBM关于统计机器翻译的原创性工作,教材主要介绍的是IBM Model 1模型。该模型能够从大量句对齐的语料中自动实现词对齐。
为啥呢,因为深度学习中的数据量往往巨大,用for循环去跑的话效率会非常低下,相比之下,矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制(broadcasting)”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
“Octave Tutorial——Vectorization”,是第二周内容的最后一次视频。
一句话总结人工智能技术那就是:道可道,非常道。第一个“道”指的是世界存在客观规律;第二个“道”指的是这些规律可以被人类识别,掌握;第三个“道”指的是认知方法,而“非常道”指的是特殊的不同的认知方法。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式,到用生动形象的例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例的学习,到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信,一路看下来,我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣,并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching,写下一篇篇笔记的同时,我也收获了更多深刻的体会,希望大家可以和我一同进步,共同享受AI无穷的乐趣。
Transformer 在 NLP 领域取得了进化性的进步,这已不是什么秘密。基于 Transformer,还发展出了许多其他机器学习模型。其中之一是 BERT,它主要由几个堆叠的 Transformer 编码器组成。除了用于一系列不同的问题(例如情感分析或问答)之外,BERT 在构建词嵌入(表示单词语义的数字向量)方面变得越来越流行。
学习资料: https://www.youtube.com/watch?v=ogrJaOIuBx4&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3&index=19
应用程序 是 传统应用 , 大模型被嵌入到现有的应用程序或服务中 , 作为一个组成部分 , 仅在其中的某个环节 , 使用了 AI 大模型技术 ;
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
本项目基于chatterbot0.8.7来开发,但不仅于此。让我们先对chatterbot做一个简单的了解。
最近谷歌发布了基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型,该预训练模型能高效抽取文本信息并应用于各种 NLP 任务,该研究凭借预训练模型刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。如果这种预训练方式能经得起实践的检验,那么各种 NLP 任务只需要少量数据进行微调就能实现非常好的效果,BERT 也将成为一种名副其实的骨干网络。
今日,谷歌终于放出官方代码和预训练模型,包括 BERT 模型的 TensorFlow 实现、BERT-Base 和 BERT-Large 预训练模型和论文中重要实验的 TensorFlow 代码。在本文中,机器之心首先会介绍 BERT 的直观概念、业界大牛对它的看法以及官方预训练模型的特点,并在后面一部分具体解读 BERT 的研究论文与实现,整篇文章的主要结构如下所示:
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 下面尝试用QA的形式深入不浅出BERT/Transformer的细节知识点。 1、不考虑多头的原因,self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵,会有什么问题? Self-Attention的核心是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示,从而更好的利用上下文的信息。 self-attention中,sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积去计算相似度,也包括这个词本身。 对于 sel
本篇教程的目标: 使用keras,快速搭建属于自己的聊天机器人。 好啦,话不多说,第一代机器人,走起~~ ---- 让机器人开口讲话,总共需要三步: 1. 准备对话数据 2. 搭建seq2seq模
在自然语言处理(NLP)领域,词/句向量嵌入方法的使用已有许多年的历史。能够捕捉到单词或句子的含义,并将其转换为具有固定长度的嵌入向量,非常好地解决了大多数机器学习模型不擅长应对可变长输入数据,而无法应用到NLP领域的问题。
记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的,大概的猜测有两种:一种是看你听过的和收藏过的音乐,再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐,把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你;另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型,然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题,第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性,比如一个音乐要打几个类型的标签,属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多,它最大的特点就是忽略了推荐的东西
本文教你用简单易学的工业级Python自然语言处理软件包Spacy,对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画,以及词嵌入向量的计算和可视化。
支持向量机作为机器学习中最为难于理解的算法,小编将以三篇的篇幅去讲解小编自己理解的SVM算法。主要包括:初识支持向量机原理、SVM如何解决线性不可分、SVM实践举例;当然网络上也会有很多关于SVM这一经典算法的资料,大家可参见参考文献,与我们及时交流,共同学习~ 用一句话说明SVM的原理,即通过特征空间中的最大间隔去找出该空间的分类超平面;其中最大间隔就可以用支持向量来求得。 引入支持向量机之前,先要说明最简单的线性分类器:感知机;一个线性分类器,感知机的学习目标就是要在 n 维的数据空间中找到一个分类超平
恰逢春节假期,研究了一下BERT。作为2018年自然语言处理领域的新秀,BERT做到了过去几年NLP重大进展的集大成,一出场就技惊四座碾压竞争对手,刷新了11项NLP测试的最高纪录,甚至超越了人类的表现,相信会是未来NLP研究和工业应用最主流的语言模型之一。本文尝试由浅入深,为各位看客带来优雅的BERT解读。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
小编邀请您,先思考: 1 word2vec算法原理是什么? 2 word2vec与doc2vec有什么差异? 3 如何做word2vec和doc2vec? 深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而n
Hi! 大家好,又和大家见面了。上次给大家介绍了Numba中一句话加速for循环的@jit加速你的python脚本,今天继续给大家介绍另外一个我觉得很不错的Numba的用法。
bert_serving 获取张量
大家好,我是数说君,这篇文章是想跟大家讨教一下。 如果有两段简单文本,如何比较它们的相似度?这里我们就假设是英文,不存在中文的分词问题,文本就类似于: text1 = 'hello, I am shushuo jun' text2 = 'hi, wo ye shi shushuo jun' 目前比较容易实现的,是计算出每个文本的词向量,然后将两列词向量进行比较,计算出相似度,实现比较简单,就不上code了。我在python中,计算出上面的text1和text2的相似度是51%。 但问题是: 这样的比较是以词
影视剧字幕聊天语料库特点,把影视剧说话内容一句一句以回车换行罗列三千多万条中国话,相邻第二句很可能是第一句最好回答。一个问句有很多种回答,可以根据相关程度以及历史聊天记录所有回答排序,找到最优,是一个搜索排序过程。
利用Python机器学习框架scikit-learn,我们自己做一个分类模型,对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。
我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix)。 回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作。例如:
最近在看这一篇文章,在网上也看到了很好的翻译,总结一下,写一下自己的看法,不足之处还是多多指教~
大家吼,我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目,在这里,你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏,吃瓜新鲜作品不迷路!
在NLP(自然语言处理)里面,最细粒度的是词语,词语组成句子,句子再组成段落、篇章、文档。所以要处理 NLP 的问题,首先就要拿词语开刀。
本文介绍了神经网络在计算机视觉领域的应用,包括卷积神经网络、循环神经网络等,重点讲解了卷积神经网络在目标检测、图像分割、图像生成和风格迁移等方面的应用,以及循环神经网络在语音识别、自然语言处理等方面的应用。同时,本文还介绍了神经网络在计算机视觉领域中的前沿发展和应用,包括注意力机制、生成对抗网络、神经风格迁移等技术,并探讨了神经网络在计算机视觉领域未来的研究方向和挑战。
BERT 模型是一种 NLP 预训练技术,本文不介绍 BERT 的原理,主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了? 现在救命稻草来了,《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean Cod
自BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)[1]出现后,NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理,以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。
在用Python进行矩阵运算(尤其是大型矩阵运算)的时候,最忌讳的是写循环,循环的执行效率极其的低,想要提高计算效率,有很多方法可以尝试,今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下,召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率。
1、NLP︱高级词向量表达(一)——GloVe(理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用) 2、NLP︱高级词向量表达(二)——FastText(简述、学习笔记) 3、NLP︱高级词向量表达(三)——WordRank(简述) 4、其他NLP词表示方法paper:从符号到分布式表示NLP中词各种表示方法综述
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