NLG解码策略自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG），是自然语言处理领域的一个重要分支，在文本摘要生成任务中，另一个重要的分支是自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）。前面我们已经学习了seq2seq模型结构，其主要分为Encoder和Decoder两大组件，其实正是对应了NLU和NLG两大分支，seq2
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2024-07-06 14:05:20
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1.正则表达式正则表达式在处理文本方面发挥着重要的作用 1.re.match() 从字符串开头匹配，匹配成功返回匹配结果，加上.group（）可查看匹配到的具体的值，匹配不成功则返回Noneimport re
print(re.match(r'a','abc123').group()) #a
print(re.match(r'A','abc123',re.I).group())#a，加上re.I可
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2023-09-27 16:55:02
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本课简介了NLP的各类任务，重点在于各类任务的解法掌握根据输入输出的不同将NLP任务分类在BERT中可以学得很多信息，简化了一些预处理步骤（分词、词性标注、语法分析等）讲解了三个数据集，GLUE中有三类任务但不涵盖所有NLP问题，难度也不够，所以提出了super GLUE。DecaNLP体术的是个任务可以从总体去测验机器理解人类语言的能力，所有任务可看做QA。目录一、根据输入输出的不同组合，NLP
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2023-08-17 09:04:59
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学会分类是凸显人类智慧的技能之一. 如何使得机器也具备分类能力, 这便是时下机器学习的内容之一. 垃圾邮件识别, 动植物种类判断都属于分类任务. 常见的机器学习分类算法有朴素贝叶斯, 支持向量机, 决策树, 随机森林等. 如何定量地去度量一个算法的好坏呢? 为此, 我们需要引入一些分类的评价指标. 常见的评价指标有: 准确率, 精准率, 召回率, 灵敏度, 特异度,F1-score, AUC等.
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2024-02-26 21:23:13
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BERTTransformer的原理Transformer是一种完全基于Attention机制来加速深度学习训练过程的算法模型。Transformer最大的优势在于其在并行化处理上做出的贡献。 Transformer抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN ，目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统，文本摘要和语音识
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2023-10-31 10:48:06
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自然语言处理 机器翻译常用的评价度量:客观评价指标BLEUROUGEMETEORCIDEr主观评价指标人工阅读,流畅度,相关度. 助盲度(评价生成语句对一个实力缺陷的人去理解其意思有多大的帮助)BLEU详细请参考机器翻译评价指标-BLEU 和 机器翻译自动评估-BLEU算法详解 和 机器翻译评价指标之BLEU详细计算过程 当然很多人对BLEU持保留意见 请参考: NLP 中评价文本输出都有哪些方法
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2023-12-18 18:41:54
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AMiner发布研究报告《2018自然语言处理研究报告》。自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一，而最近清华大学和中国工程院知识智能联合实验室发布一份非常全面的 NLP 报告。该报告从 NLP 的概念介绍、研究与应用情况、专家学者概要以及发展趋势这 5 个方向纵览了这一领域的当下与未来，机器之心简要介绍了该报的概要信息，但读者可以从这些方面纵览 NLP 的发展面貌。分析师们主要从以
NLP实践——利用自己的语料进行Mask Language Model预训练1. 关于MLM1.1 什么是MLM1.2 怎样进行MLM训练2. 代码部分2.1 准备工作2.2 数据集2.3 训练2.4 保存和加载 1. 关于MLM1.1 什么是MLM作为Bert预训练的两大任务之一，MLM和NSP大家应该并不陌生，其中NSP任务在后续的一些预训练任务中经常被嫌弃，例如Roberta中将NSP任务
# 自然语言处理（NLP）评价指标简介
在自然语言处理（NLP）领域，评价模型的性能是至关重要的。为了有效地量化模型的能力，常用的评价指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score）。本文将为您详细介绍这些指标的概念及其计算公式，同时提供相应的代码示例，帮助您在实际应用中理解和使用这些指标。
## 1. 评价指标的定义
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1、自动评价高效、一致性好、节省人力时间，但不精确 1）ROUGE 类似BLEU，基于N元模型自动评价系统摘要与人工摘要的吻 合程度 ROUGE-N, ROUGE-SU4ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation），在2004年由ISI的Chin-Yew Lin提出的一种自动摘要评价方法，现被广泛应用于DUC（Docume
weka-分类算法3. 分类与回归 背景知识 WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中，这是有原因的。 在 这两个任务中，都有一个目标属性（输出变量）。我们希望根据一个样本(WEKA中称作实例)的一组特征（输入变量），对目标进行预测。为了实现这一目的， 我们需要有一个训练数据集，这个数据集中每个
前几节我们详细的阐述了什么是HMM,同时给出了HMM的三个问题，也给出了解决这三个问题的方法最后给出了HMM的简单的应用。其中为了解决第三个问题我们引入了EM算法，这个算法有点麻烦，但是不难理解，而解决第一个和第二个问题时使用的算法基本上都是基于动态规划的，这里需要大家首先对动态规划算法有深入的理解，这样才有可能理解前向、后向和维特比算法，所所以从这里可以看出一些基础性的算法很重要。前面基本就讲了
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2023-10-17 09:22:20
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自然语言处理当中评价指标很多，好多专用的术语，本篇旨在对常用的评价指标汇总，督促自己系统学习，大家当做参考不足之处请指出并做交流。文本分类评测指标如下： P-R曲线的比较： 对于A和B曲线，如果需要比较，比较两个曲线的轮廓的面积.宏观和微观评价指标 ROC与AUC曲线 机器翻译当中的评价指标BLEU： 对机器翻译作人工评价时会考量到翻译的许多方面：如机器的充分性、忠实度和流畅度。机器翻译同专
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2023-11-15 21:49:04
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1. 什么是观点观点是一个广义的概念，包括了情感、评估、评价、态度，以及其他相关信息，包括观点持有者和观点评价对象。观点四元组表示。观点的结构化表示一般有四元组： 其中，表示观点评价对象或者评价对象的属性，表示情感词，是观点持有者，表示观点的评价时间。不同的观点持有者，其评论的观点影响力可能会不一致，比如一个总统的观点可能比普通人的观点更加重要；而时间则可以反映观点的时间变动情况，一个人在不同的时
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2023-07-07 19:13:25
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优秀的算法：循环次数少，占用内存小 例如，判断n是否为素数，需要循环n-2次[2,n)。其实只需要[2,n/2)就可以。 计算三个数的平均数：double 8个字节，float 4个字节 优化后
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2018-12-03 22:16:00
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# NLP评价指标单位：深度学习与自然语言处理中的关键指标
在自然语言处理（NLP）领域，模型的表现通常需要通过一些指标来进行量化评估。这些评估指标可以帮助我们深入理解模型的优缺点，以便于进一步优化模型。本文将探讨常用的NLP评价指标，重点介绍精确率、召回率和F1分数，并提供相应的代码示例进行说明。
## 常见NLP评价指标
### 1. 精确率 (Precision)
精确率是指被模型正
# NLP情感分析的实现流程
## 概述
NLP（自然语言处理）情感分析是通过计算机分析文本中的情感倾向，判断文本表达的情绪是正面、负面还是中性。在本文中，我将详细介绍如何实现情感分析的NLP任务，并提供相关的代码和注释。
## 流程概览
以下是实现“评价的情感分析 NLP”的整体流程，将使用一个简单的文本分类模型来完成该任务。流程图如下：
```flow
st=>start: 开始
op1
原创
2023-08-15 12:54:26
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概述数据和算法在NLP中都非常重要，使用公开的数据集可以帮助我们快速学习NLP相关知识并实践，下面我们将介绍常用的几个数据集。如果本文对你有帮助，欢迎点赞、订阅以及star我的项目。 你的支持是我创作的最大动力！搜狗实验室数据搜狗实验室（Sogo Labs）是搜狗搜索核心研发团队对外交流的窗口，包含数据资源、数据挖掘云、研究合作等几个栏目。数据资源包括评测集合、语料数据、新闻数据、图片数据和自然语
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2024-04-30 12:58:08
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自然语言处理一直是人工智能领域的重要话题，更是18年的热度话题，为了在海量文本中及时准确地获得有效信息，文本分类技术获得广泛，也给大家带来了更多应用和想象的空间。本文根据AI科技大本营、学院联合达观数据分享的内容《NLP概述及文本自动分类算法详解》整理而成。 一、 NLP概述1.文本挖掘任务类型的划分 文本挖掘任务大致分为四个类型：类别到序列、序列到类
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2024-04-22 20:41:13
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1.分词针对语料库中，所存在的单词的概率进行不同方法的概率计算，来选择分词概率最大的一种分词方法。 计算公式(Unigram-algorithm)为：P(‘你好中国’) = P(‘你’)*P(‘好’)*P(‘中’)*P(‘国’) P(‘你好中国’) =P(‘你好’)*P(‘中’)*P(‘国’) P(‘你好中国’) = P(‘你好’)*P(‘中国’) …但上述计算公式，可能会导致概率过小而溢出，所以
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2023-10-10 07:10:18
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