现在自然语言处理的研究绝对是一个非常火热的方向，主要是被当前的互联网发展所带动起来的。在互联网上充斥着大量的信息，主要是文字方面的信息，对这些信息的处理离不开自然语言处理的技术。那么究竟什么是自然语言以及自然语言处理呢？自然语言处理的基本任务自然语言（Natural Language）其实就是人类语言，自然语言处理（NLP）就是对人类语言的处理，当然主要是利用计算机。自然语言处理是关于计算机科学和
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2024-05-19 07:07:39
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开发工具：Visual Studio v2010.NET Framework 4 Client Profile版本历史：V1.1 2011年06月09日修正UMDHMM在Baum-Welch算法中存在的模型参数调整错误。 V1.0 2011年06月08日将C语言实现的隐马尔科夫模型算法（UMDHMM）改为C#语言实现。功能描述：前向算法（forward algorithm）：给定HMM求
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2024-09-11 09:47:03
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文章目录一、AIGC 的简要介绍二、AIGC 的发展历程三、AIGC 的基石3.1 基本模型3.2 基于人类反馈的强化学习3.3 算力支持四、生成式 AI（Generative AI）4.1 单模态4.1.1 生成式语言模型（Generative Language Models，GLM）4.1.2 生成式视觉模型（Generative Vision Models）4.2 多模态4.2.1 视觉语
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2024-03-29 20:41:57
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1 什么是语言模型：语言模型其实就是看一句话是不是正常人说出来的（判断自然语言上下文相关的特性）。在很多NLP任务中都会用到，比如机器翻译、语音识别得到若干候选之后。语言模型形式化的描述就是给定一个字符串，看它是自然语言的概率 P(w1,w2,…,wt)。W依次表示这句话中的各个词。有个很简单的推论常用的语言模型都是在近似地求 比如 n-gram 模型就是用 P(wt
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2024-02-22 21:24:43
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预训练模型助力NLP自然语言处理（NLP），目的是使得计算机具备人类的听、说、读、写、译、问、答、搜索、摘要、对话和聊天等能力，并可利用知识和常识进行推理和决策，并支持客服、诊断、法律、教学等场景。自然语言理解，被认为是AI皇冠上的明珠。一旦有突破，则会大幅度推动AI在很多重要场景落地。过去这五年，对自然语言是一个难忘的五年，它的一个标志就是神经网络全面引入到了自然语言理解。从大规模的语言数据到强
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2024-08-12 18:47:58
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什么是语言模型:以一个符合语言规律的序列为输入，模型将利用序列间关系等特征，输出一个在所有词汇上的概率分布.这样的模型称为语言模型。# 语言模型的训练语料一般来自于文章，对应的源文本和目标文本形如:
src1 = "I can do" tgt1 = "can do it"
src2 = "can do it", tgt2 = "do it <eos>"语言模型能解决哪些问题:1, 根据
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2024-04-25 19:58:53
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作为NLP的基础知识，语言模型可能是我们最早接触的知识点之一了，那么语言模型到底是什么呢？在看过一些文章之后我最后形成了我自己的理解：语言模型就是计算词序列（可以是短语、句子、段落）概率分布的一种模型，它的输入是文本句子，输出是该句子的概率，这个概率表明了这句话的合理程度，即这句话符合人类语言规则的程度。或者我们可以这么理解：传统的语言模型是基于词袋模型（Bag-of-Words）和one-hot
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2024-02-13 10:34:50
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1、语言模型1）使用规则匹配语言语法（怎么样生成一个合理的句子）1）历史上最原始的语言生成是通过语法规则树，匹配生成对应的句子。比如下面例子1、我们先定义规则，如下我们1）定义手机专卖店服务员的问候语言规则：host，2）消费者问候语言规则：consumerhost = """
[host] = 打招呼|,|[自我介绍]|，|主|谓|宾
[自我介绍] = 我是|主|号码|号|人员
号码 = 0|
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2024-06-20 13:17:42
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什么是语言模型呢？ 维基百科给出的概念是这样的：A statistical language model is a probability distribution over sequences of words. Given such a sequence, say of length m, it assigns a probability P ( w 1 , … , w m ) {\disp
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2024-02-19 17:00:57
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在今天这个时代，人们的工作和生活已经离不开数据访问，而几乎所有平台背后的数据存储和查询都离不开数据库。SQL作为一种数据库的查询和处理语言历史悠久，最早由IBM于上世纪70年代初研究关系数据模型时提出，后续发展为一种广泛使用的数据库标准访问接口。今天大语言模型的发展给了我们一个契机，重新审视这层标准，如何让人们以更加自然的方式访问数据库，数据以更直接、更灵活的方式返回给客户。由于历史发展的原因，从
当你在一个项目小组做一个相对较复杂的工程时，意味着你不再独自单干。你需要和你的小组成员分工合作，一起完成项目，这就要求小组成员各自负责一部分工程。比如你可能只是负责通讯或者显示这一块。这个时候，你就应该将自己的这一块程序写成一个模块，单独调试，留出接口供其它模块调用。最后，小组成员都将自己负责的模块写完并调试无误后，由项目组长进行组合调试。像这些场合就要求程序必须模块化。模块化的好处是很多的，不仅
在计算机领域，'大模型’是一个近年来备受关注的词汇。这篇文章旨在带你遨游大模型的世界，了解
原创
2023-07-10 08:44:18
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大型语言模型ChatGPT 是一个大型语言模型，由 OpenAI 开发。它是一种基于深度学习的模型，能够模仿人类的语言表达能力，例如对话、文章创作等。ChatGPT 的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，它的基础是一种叫做 Transformer 的模型结构。这个结构能够处理长文本序列，同时保留语法和语义的信息。而 ChatGPT 就是在这个结构的基础上
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2024-08-22 19:46:16
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本内容主要介绍统计语言模型——N-gram（n 元）模型。1.1 语言模型 语言模型（Language model，LM）就是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否合理的概率。语言模型常用于语音识别、手写识别、机器翻译、输入法、搜索引擎的自动补全等领域。1.2 N-gram 模型 本节将介绍 n-gram 模型（n 元模型）。N-gram 是一种基于统计的语言模型。 一个 n
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2024-05-16 11:45:35
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这里写目录标题1 TF-IDF 文本挖掘预处理2 word2vecword2vec对比模型1、NNLM2、RNNLM1、Skip-gram模型2、CBOW模型Word2vec关键技术，优化训练速度模型复杂度和评价方法3 HMM和CRF模型1、模型概述(三大要素)2、三大假设3、三大问题4 RNNseq2seq5 RNN变换传统RNNLSTM6 注意力机制和自注意力机制(NLP应用)注意力计算规则
预训练模型一预训练模型背景知识1. ELMo1.1 预训练1.2 下游任务2. Open AI GPT2.1 预训练2.2 下游任务3. Bert3.1 模型架构3.2 输入表示3.3 预训练任务3.4 预训练过程3.5 微调过程3.6 消融学习（Ablation Studies）模型对比 上一篇文章介绍了跨语言预训练模型，其实预训练模型还有很多，由于平时用的比较多，而各种模型又容易搞混，所以
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2024-06-09 19:15:11
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为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛？如今的大语言模型（LLM）发展到了什么程度？未来短时间内，AGI 的发展路线又将如何？自 20 世纪 50 年代图灵测试提出以来，人们始终在探索机器处理语言智能的能力。语言本质上是一个错综复杂的人类表达系统，受到语法规则的约束。因此，开发能够理解和精通语言的强大 AI 算法面临着巨大挑战。过去二十年，语言建模方
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2024-08-01 09:21:57
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随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)近年来受到了广泛关注。作为一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)技术,大语言模型能够通过训练海量文本数据,捕捉语言的复杂模式和语义关联,从而实现对自然语言的理解和生成。传统的NLP系统通常采用基于规则或统计方法,需要手工设计特征和构建复杂的流程。而大语言模型则是
原创
2024-07-23 11:36:09
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目录一、数据集二、知识点学习 （一）语言模型1、基本概念2、评价指标—困惑度3、评价指标—BLEU算法4、评价指标—ROUGE算法（二）文本生成1、基于语言模型的文本生成2、基于深度学习的文本生成（三）GRU三、实验（一）代码实现1、main.py2、feature_extraction.py（二）结果展示与分析一、数据集原始数据集：https://github.com/FudanNLP
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2024-07-19 21:28:10
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一、关于大语言模型 LLM 对于无数的应用程序非常有用，如果我们自己从头开始构建一个，那我们可以了解底层的ML技术，并可以根据特定需求定制LLM，但是对资源的需求巨大。大型语言模型是一种 ML 模型，可以执行各种自然语言处理任务，比如创建内容或者将文本从一种语言翻译为另一种语言。 “大”一词描述了语言模型
