目录前言字粒度词粒度Subword粒度(1)  BPE(2) Unigram LM(3)WordPiece(4) Sentencepiece总结前言当前最火预训练模型大放异彩,但是在进行输入模型前,我们都需要将纯文本数学化,比如berttokenization,它就是将文本分割成token,然后量化成id。今天就来说说tokenization,目前关于这方面的研究已经有很多了,本质上
文章目录一 NLP介绍1. 文本`tokenization`1.1 概念和工具介绍1.2 中英文分词方法2. `N-gram`表示方法3. 向量化3.1 one-hot 编码3.2 word embedding3.3 word embedding API3.4 数据形状变化二 文本情感分类1. 案例介绍2. 思路分析3. 准备数据集3.1 基础Dataset准备3.2 文本序列化4.
NLP数据预处理前言常见数据预处理Tokenisationlowercase and true-casingstopwords removalStemming and Lemmatisation 前言如何成为一个优秀NLP工程师,it’s not all about training! 很多小伙伴模型在训练集上表现良好,却在测试集上表现欠佳,有的小伙伴甚至连训练集都拟合不了。一个优秀NL
# NLPToken是什么 ## 简介 在自然语言处理(NLPToken是指将文本分割成有意义单元,比如单词、短语或者句子等等。Tokenization是NLP一个重要步骤,它将连续文本序列划分成离散Token,为后续文本分析和处理提供基础。 在本文中,我将向你介绍Tokenization基本概念和实现方法,以及如何在Python中使用相应库来实现Tokenizati
原创 2023-09-01 14:59:13
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NLP任务根据判断主题级别, 将所有的NLP任务分为两种类型:token-level task: token级别的任务. 如完形填空(Cloze), 预测句子某个位置单词; 或者实体识别; 或是词性标注; SQuAD等.sequence-level task: 序列级别的任务, 也可以理解为句子级别的任务. 如情感分类等各种句子分类问题; 推断两个句子是否是同义等.token-l
转载 2024-09-19 13:54:34
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# 理解NLPToken Natural Language Processing(自然语言处理,NLP)是计算机科学与人工智能领域一个重要研究方向,它涉及到计算机如何理解、处理和生成自然语言。在NLP,“token”是一个非常基础而重要概念。本文将全面讲解什么token、如何实现tokenization(分词),并用代码示例说明每一个步骤,以帮助你更好地理解。 ## 什么是Toke
原创 9月前
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# NLPToken是什么?带你了解文本处理基础 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能重要分支,致力于研究计算机和人类语言之间相互作用。在NLP,有一个非常重要概念,那就是“Token”。 ## 什么Token? 在NLPToken指的是将文本分割成基本单位,通常是一个单词、符号或者短语。通过将文本转换为Token,计算
自从开始使用Python做深度学习相关项目时,大部分时候或者说基本都是在研究图像处理与分析方面,但是找工作反而碰到了很多关于自然语言处理(natural language processing: NLP问题,所以决定花点时间学习并且写下来,希望那些跟我一样同时在学习NLP朋友能有一些帮助,学习过程以英文为文本标准,后期会尝试用中文,并且将相关信息补进来博客文章。刚开始学习哪里讲得不好
## 理解NLPToken 自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域中一个重要分支。一个基本概念是“Token”,指的是将文本划分为单个元素过程,这些元素可以是词、短语或其他特征。在这篇文章,我们将一步步了解NLPToken定义及其实现方式。 ### Token化流程 我们可以将Token过程分为以下几步: | 步骤 | 描述
# 理解NLPToken 在自然语言处理(NLP,一个重要概念就是“Token”(词元)。Token是指将文本分割成更小部分(通常是单词或子词),以便进行后续处理。本文将通过一系列步骤带你理解Token概念,并给你提供相应代码实例来帮助你实践。 ## 流程概览 首先,我们来看一下生成Tokens主要流程。以下是一个简单表格,展示了从文本到Tokens全过程: | 步
LLaMA-2模型部署  在文章NLP(五十九)使用FastChat部署百川大模型,笔者介绍了FastChat框架,以及如何使用FastChat来部署百川模型。   本文将会部署LLaMA-2 70B模型,使得其兼容OpenAI调用风格。部署Dockerfile文件如下:FROM nvidia/cuda:11.7.1-runtime-ubuntu20.04 RUN apt-get upda
基于NLP自然语言以token单位chatgpt计费方式和收费标准最佳回答:ChatGPT3.5收费单位,是“$0.002 per 1k tokens”,每1000个tokens需要花费0.002美元。ChatGPT4.0收费单位,是“$0.003-0.006 1k tokens”,每1000个tokens需要花费0.002-0.006美元。这个token是什么意思呢?在自然语言处理(NLP
对于初学者来说,对Token和Session使用难免会限于困境,开发过程中知道有这个东西,但却不知道为什么要用他?更不知道其原理,今天我就带大家一起分析分析这东西。一、我们先解释一下他含义:1、Token引入:Token是在客户端频繁向服务端请求数据,服务端频繁去数据库查询用户名和密码并进行对比,判断用户名和密码正确与否,并作出相应提示,在这样背景下,Token便应运而生。2、Token
# NLP Token是什么意思? NLP(自然语言处理)是计算机科学与语言学交叉一个领域,其目标是使计算机能够理解和生成自然语言中蕴含意义。在NLP,“token”是一个重要概念,通常翻译为“标记”或“词元”。理解token概念对于掌握NLP技术至关重要。 ## 什么Token? 在自然语言处理token是文本基本单位。可以是单词、字符或甚至是短语,这取决于具体任务和需
# 理解 TokenNLP 含义及实现过程 在自然语言处理(NLP,"token" 是一个非常重要概念。在这篇文章,我们将通过清晰步骤来帮助你理解 token 含义,并学习如何在代码实现相关功能。我们会从基础知识入手,逐步引导你掌握 Tokenization 过程。 ## 表格:Tokenization 实现流程 以下是完成 Tokenization 基本步骤:
原创 8月前
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概念token引入:token是在客户端频繁向服务器端请求数据,服务器端频繁去数据库查询用户名和密码并进行对比。由此,token出现了。token定义:token是服务器端生成一串字符串,作为客户端请求一个令牌,当第一次登录后,服务器生成一个token并返回给客户端,客户端带着这个token前来发送请求,无需带上用户名和密码。使用token目的:token目的是为了减轻服务器压力
转载 2024-01-11 22:37:56
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一、目的前一篇博文中我们提到语音交互框架设计,那我们如何设计一个语音SDK呢?本篇博文会给出一些建设性意见和参考设计。二、框架上图中每个实心圆代表每个线程,完成对应功能;需要特别说明是信号处理与唤醒,有些厂商这两个模块可能已经做好集成,呈现给开发者接口封装了内部逻辑,对话只需要关心语音输出和相关事件。上图中调度器也就是本文核心,在实现方式上可以是行为树也可以是状态机,本文着重介绍状态机
对比漏桶算法强行限制数据传输速率令牌桶算法在限制数据平均传输速率同时还允许某种程度突发传输Token Bucket 算法令牌桶算法可控制发送到网络上数据数目,并允许突发数据发送是网络流量整形和速率限制中最常使用一种算法大小固定令牌桶可自行以恒定速率源源不断地产生令牌:令牌桶每一个令牌都代表一个字节:如果令牌桶存在令牌,则允许发送流量如果令牌桶不存在令牌,则不允许发送流量若
Tokenization 关于Tokenization,一直找不到合适中文来恰当表达,所以下文采用原汁原味英文表达。 在正式进入主题之前,先来看看NLP任务中最基础也最先需要进行一步:tokenization。简单说,该操作目地是将输入文本分割成一个个token,和词典配合以让机器认识文本。Tokenization难点在于如何获得理想切分,使文本中所有的toke
可能大家都听说过Token,可能也接触过Token,但对与Token可能还是隔雾看花。今天就让我们拨开云雾,看看这TokenToken 简单直译,就是令牌。其实就是一个许可验证方式。Token一般作用于做于身份验证上。主要体现在授权方面。我们为什么需要授权:当第三方应用想要获取当前应用访问权限时候,我们为了防止用户密码被盗用,一般不直接向第三方提供用户账户和密码,而是由第三方申请授权,由用
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