【NLP】pyltp工具介绍、安装和使用pyltp 文章目录【NLP】pyltp工具介绍、安装和使用pyltp1. 介绍2. 使用2.1 分句2.2 分词2.3 词性标注2.4 命名实体识别2.5 依存句法分析2.6 词义角色标注2.7 完整示例3. 参考 1. 介绍什么是pyltp pyltp 是LTP的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注的功能。
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2024-06-24 00:55:21
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困惑度（Perplexity):评价语言模型的指标1.定义PPL(Perplexity) 是用在自然语言处理领域（NLP）中，衡量语言模型好坏的指标。它主要是根据每个词来估计一句话出现的概率，并用句子长度作normalize。其本质上就是计算句子的概率，例如对于句子S（词语w的序列）：它的概率为：困惑度与测试集上的句子概率相关，其基本思想是：给测试集的句子赋予较高概率值的语言模型较好,当语言模型训
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2023-10-24 09:11:10
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文章目录前言一、文本数据处理基础1.1、数字特征和分类特征1.2、文本处理步骤1.2.1、分割（Tokenization：文本—>单词/字母）1.2.2、one-hot编码1.2.3、词嵌入（word embedding）1.2.4、使用网络模型学习：二、RNN（循环神经网络）2.1、Simple RNN2.1.1、简介2.1.2、缺点2.2、LSTM（long short-term me
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2023-08-24 20:07:26
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# Python NLP 中 PPL 指标计算的科普
## 什么是 PPL？
在自然语言处理（NLP）中，PPL 全称为 Perplexity（困惑度），是一个用于评估语言模型性能的重要指标。PPL 衡量的是模型对测试数据的预测能力，尤其在语言建模任务中。简而言之，PPL 越低，表示模型对数据的预测越好。
PPL 的计算通常与语言模型的困惑度有关，数学上可表示为：
\[ \text{PPL
# 自然语言处理与困惑度（Perplexity）
## 引言
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域的重要分支，涉及计算机与人类语言之间的交互。伴随近年来深度学习的发展，NLP技术得到了发展，并在多种应用中取得了显著成效，比如语言翻译、文本生成和情感分析。本文将重点介绍NLP中的一个重要概念——困惑度（Perplexity），并通过代码示例和图示加以说明。
## 什么是困惑度？
困惑
# 自然语言处理中的PPL实现：概述与代码示例
在自然语言处理（NLP）领域，语言模型的质量是影响很多任务性能的关键因素之一。其中，困惑度（Perplexity，PPL）是衡量语言模型好坏的重要指标。本文将介绍PPL的基本概念及其在NLP中的应用，同时提供Python代码示例，以帮助读者更好地理解这一重要概念。
## 什么是困惑度（PPL）？
困惑度是用来评估语言模型性能的一个常用指标。简单
原创
2024-09-06 06:32:10
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PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network提出了一个基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络，命名为PP-LCNet，它提高了轻量级模型在多任务上的性能。本文列出了可以在延迟几乎不变的情况下提高网络准确性的技术。通过这些改进，PP-LCNet在相同的分类推理时间下，准确率可以大大超过以前的网络结构。如下图所示，它优于最先进的模
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2023-12-20 15:32:04
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视学算法推荐 作者：时晴困惑度(Perplexity)在NLP中是个最流行的评估指标,它用于评估语言模型学的到底有多好.但是很多炼丹师可能至今对"困惑度"依然感到困惑,这篇就把这个讲清楚.假设我们要做个对话机器人,它功能很简单,就是你跟它说你冰箱有啥,它告诉你还需要买啥,能一起做出美味佳肴.例如"鸡肉,胡萝卜",它能够立马给出5~6种购物清单,这就类似用一个NLP模型,去预估
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2024-06-07 14:04:16
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自Delphi XE7以来，支持了并行编程库 Parallel Programming Library （PPL）。那么什么是PPL呢？PPL是Delphi RTL的一部分，它为多线程（或并行）编程提供了极大便利。PPL适用于Delphi所支持的所有平台，并提供了一些先进的功能，如运行任务、连接任务、等待任务执行等。PPL不同 Thread，因为PPL 支持线程池，而且能够自动管理基于CPU上的负
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2023-12-21 10:34:46
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# 使用Python实现自然语言处理中的PPL指标
在自然语言处理（NLP）领域，评估模型的性能至关重要。其中，一个常用的指标是Perplexity（PPL），通常用于衡量语言模型的效果。本篇文章将介绍PPL指标的含义、计算方法，并通过Python代码示例实现相关功能。
## 什么是Perplexity（PPL）？
Perplexity是一种评估语言模型的指标，用于测量模型在给定测试数据集上
原创
2024-09-06 05:08:40
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递推算法之一：倒推法1、一般分析思路：if 求解初始条件F1then begin{ 倒推 }由题意(或递推关系)确定最终结果Fn;求出倒推关系式Fi-1 ＝G(Fi );i=n;{ 从最终结果Fn出发进行倒推 }while 当前结果Fi非初始值F1do 由Fi-1＝G(Fi)倒推前项;输出倒推结果F1和倒推过程;end { of then } elsebegin{ 顺推 }由题意(或递推关系)确定
Paper：https://arxiv.org/pdf/1912.02164.pdfCode：https://github.com/uber-research/PPLM 本文讨论了一种受控文本生成的替代方法，称为即插即用语言模型（PPLM），该方法在Uber AI 的最新论文中得到介绍。PPLM允许用户将代表所需控制目标的一个或多个简单属性模型灵活地插入到大型无条件LM中。该方
每个人一定都学过语法，例如句子可以用主语、谓语、宾语来表示。在自然语言的处理过程中，有许多应用场景都需要考虑句子的语法，因此研究语法解析变得非常重要。语法解析有两个主要的问题，其一是句子语法在计算机中的表达与存储方法，以及语料数据集；其二是语法解析的算法。对于第一个问题，我们可以用树状结构图来表示，如下图所示，S表示句子；NP、VP、PP是名词、动词、介词短语（短语级别）；N、V、P分别是名词、动
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2024-10-17 18:57:43
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1.概述序列标注包括自然语言处理中的分词，词性标注，命名实体识别，关键词抽取，词义角色标注等。解决方案是NN模型（神经网络模型）+CRF命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、日期、时间、百分数、货币等。这里就需要理解句子的词性。词性是词汇的语法属性，是连接词汇到句法的桥梁，一个词的词性与它在句子中的
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2023-11-06 18:45:10
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Transformer是现在NLP领域最大的网红特征抽取器，基本现在所有的前沿研究都基于Transformer来做特征提取。《Attention is all you need》Transformer是一个用于机器翻译的编、解码器结构，这也是它为什么叫Transformer的原因。因为在序列编码中强大的特征提取能力和高效的运算特性，Transformer被从编、解码结构中抽离出来，NLP中目前最流
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2023-09-05 14:45:22
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【火炉炼AI】机器学习037-NLP文本分块(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)文本分块是将一大段文本分割成几段小文本，其目的是比如想获取一段文本中的一小部分，或分割得到固定单词数目的小部分等，经常用于非常大的文本。注意文本分块和分词不一样，分词的目的是把一段
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2023-10-05 16:39:42
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模块 一.简介模块基本上就是一个包含了所有你定义的函数和变量的文件。为了在其他程序中重用模块，模块的文件名必须以.py为扩展名。 例如： #!/usr/bin/python
# Filename: using_sys.py
import sys
print 'The command line arguments are:'
for i in sys.argv:
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2024-08-05 10:49:30
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MS-Loss包含两部分，前一部分是Positive Part, 后一部分是Negative Parti) Positive Part(只考虑与Anchor同类样本间的关系，与anchor相似度越小，惩罚力度越大)图中0.7，0.4表示余弦相似度，值越大，则表示两者的特征越相似 补充：余弦距离与欧式距离它们近似反比关系，因此图中，0.4的红线明明很长(欧式距离)，但是值（余弦距离）很低。x1 =
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2024-06-12 10:47:17
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这是一系列自然语言处理的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 信息熵信息是我们一直在谈论的东西，但信息这个概念本身依然比较抽象。在百度百科中的定义：信息，泛指人类社会传播的一切内容，指音讯、消息、通信系统传输和处理的对象。但信息可不可以被量化，怎样量化？答案当然是有的，那就是“信息熵”。早在1948年，香农(Shannon)在他著名的《通信的数学原理》论文中指出：“信息是用来
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2024-07-08 23:10:37
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作者 | Nesrine Sfar编译 | VK来源 | Towards Data Science如果你点开这篇文章，这意味着你有足够的
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2022-07-30 00:49:10
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