摘要近来预训练语言模型（Pretrained Language Models，PLM）得到了蓬勃的发展，由于其对语言的端到端建模特性及巨大的参数量，一些研究尝试利用它存储事实类知识（Factual Knowledge）进而替代具有较高使用门槛的知识库（Knowledge Base，KB），即PLM-as-KB。为探测PLM中是否具有某一则知识三元组，这些研究通常通过构建一则prompt以让PLM预
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2024-04-29 22:57:36
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基础语法看一下这些基础语法，便能够读懂大部分的代码内容。注释：用双引号包围。"这是注释"字符串：用单引号包围。'这是一个字符串'单个字符：$c符号（Symbol）：#thisIsASymbol
大家也许对符号这个概念比较陌生。简单来说，只要两个符号的值一样，那么它们在内存中也是相同的对象。变量声明：| a | ，也可以一次声明多个：| a b c |赋值语句：a := 5相等性与同一性：相等性使用
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2023-12-22 18:29:36
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Zabbix 2.2一、安装前的准备1关闭防火墙和SELinuxservice iptables stop2安装依赖包： yum update yum install gcc,gcc-c++yum install libxml2*yum install net-snmp*yum ins
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2016-03-15 12:07:52
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Laura Chappell 女士在协议分析领域的地位类似Jeff Doyle 在TCP/IP领域的地位。她创建的 Wireshark University是业内最好的独立于任何厂商的协议分析教育课程。
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2009-11-06 11:46:32
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RADIUS（Remote Authentication Dial In User Service）协议最初是由Livingston公司提出的，原先的目的是为拨号用户进行认证和计费。后来经过多次改进，形成了一项通用的认证计费协议。
RADIUS是一种C/S结构的协议，它的客户端最初就是NAS（Net Access Server）服务器，现在任何运行RADIUS客户端软件的计算机都可以成为R
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2010-01-19 16:58:22
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语言模型语言模型是根据语言客观事实对语言进行抽象数学建模。可以描述为一串单词序列的概率分布：通过极大化L可以衡量一段文本是否更像是自然语言（根据文本出现的概率）：函数P的核心在于，可以根据上文预测后面单词的概率（也可以引入下文联合预测）。其中一种很常用的语言模型就是神经网络语言模型。神经网络语言模型NNLM：给定上文的单词，利用神经网络来预测当前位置的单词。即最大化：模型结构如下图所示，首先将on
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2024-05-18 10:50:35
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时下，团购网站正如雨后春笋般在国内迅速扩张，不仅在一线城市疯狂蔓延，更是把网也洒在了二三线城市。这一点，恐怕让作为全球团购鼻祖的Groupon都没有想到。当初Groupon把视角投向中国这块大市场的时候，或许认为，中国的市场消费热情很高，但消费力却很低下，团购网很难形成模式。然而，这些年，国内团购市场的成绩一路高歌，出现了一些，令人意想不到的效果。这不，Groupon也终于耐不住寂寞了，日前
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2010-08-19 13:51:25
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本文摘自《算法交易员：会赚钱的人工智能》1961 年某个炎热的夜晚，美国拉斯维加斯赌场里有个男人正在玩“21点”，他的身后围着数十名看客。虽然这个男人已经淡定地玩了整整 6 小时，但从他戴着的大黑框眼镜和淋漓的汗水中还是可以一眼看出，他并不是一个专业的赌徒。看客们在赌他还可以坚持几局。大部分人都认为这个人坚持不了多久，马上就要倾家荡产了。因为他怎么看都像是个赌场新人，在对自己特别不利的情况下也不收
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2023-06-25 17:15:45
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声学模型是对声学、语音学、环境的变量、说话人性别、 口音等的差异的知识表示，语言模型是对一组字序列构成的知识表示。语言模型表示某一字序列发生的概率，一般采用链式法则，把一个句子的概率拆解成器中的每个词的概率之积。设W是由w1, w2,...,wn组成的，则P（W）可以拆成(由条件概率公式和乘法公式)：P(W) = P(w1)P(w2/w1)P(w3/w1,w2)...P(wn/w1,w2,..wn
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2024-03-25 18:29:23
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1. 引言在介绍论文之前，我将先简单介绍一些相关背景知识。首先是语言模型（Language Model），语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布。具体来说，语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P，表示这段文本存在的可能性。在实践中，如果文本的长度较长，P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难。因此，研究者们提出使用一个简化模型：
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2024-03-13 11:24:26
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导读：随着Bert的发布，预训练 ( pre-train ) 成为NLP领域最为热门的方向之一，大规模的无监督语料加上少量有标注的语料成为了NLP模型的标配。本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式，以及语言模型在网易严选NLP业务上的实践，包括分类、文本匹配、序列标注、文本生成等。01 前言 文本的表征经历了漫长的发展历程，从最简单经典的bow词袋模型、以LDA为代表的主题模型、以wor
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2024-01-15 08:17:00
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这个专题，我们主要学习如何从一个句子中来构建一个语言模型。语言模型最早是应用在语音识别的问题上，当然它们仍然在现代语音识别系统中发挥着核心的作用。之后，语言模型也被广泛的应用到其他的NLP任务之中。最原始的语言模型是采用参数评估技术来实现的，这个技术在很多的NLP任务中都被使用，比如后续我们会将到的标记问题和解析问题。假设我们有一个语料库，里面有很多的句子。比如，这是一个人民日报多年积累下来的文章
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2023-10-18 23:45:49
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英国数学家：扎尔斯-巴贝奇
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2022-01-12 17:11:03
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今天给大家分享深度学习经典模型深度信念网络-DBN，它与现在流行的变分自动编码器VAE和生成对抗网络GAN是一脉相承的。
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2022-06-20 17:05:58
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欢迎关注微信公众号“深度学习与
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2023-06-21 19:26:02
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语言模型在信息检索中的应用 背景聂建云博士是加拿大蒙特利尔大学(University of Montreal, Canada)的教授，主要研究方向是信息检索，自然语言处理等。6日上午，聂博士接受邀请，为计算机学院做了一次报告，主题为Integrating Term Relationships into Language Models for Information Retrieval目前
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2024-04-01 11:08:47
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语言模型： 计算一个句子的概率的模型，或者给定一个序列预测下一个词出现的概率。马尔科夫假设（Markov Assumption）： 一个词出现的概率仅依赖于它前面的一个或几个词。一元语言模型（unigram）： 即朴素贝叶斯假设。二元语言模型（bigram）： 考虑一个词对上一个词的依赖关系。三元语言模型（trigram）： 考虑一个词对前两个词的依赖关系。关于给句子加开始符与结束符的问题（？）：
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2024-05-14 11:47:47
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1. Abstract自然语言处理任务，如问答、机器翻译、阅读理解和摘要，通常在任务特定的数据集上，通过监督学习来完成。我们证明，语言模型在没有任何显式监督的情况下，可以在一个包含数百万网页的数据集WebText上来学习这些任务。针对阅读理解任务，GPT-2在没有使用CoQA数据集微调的情况下，其性能仍然匹配或超过4个基线模型中的3个。语言模型的容量对于zero-shot任务
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2024-06-24 00:41:22
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自然语言处理中一个很核心的基本任务就是语言模型与词向量，这一篇文章我主要回顾了一下自然语言处理中语言模型与词向量的发展历程，总结一下这一条线的一些经典的idea。一. 语言模型什么叫做语言模型？语言模型其实就是对一种语言打分的方法。自然语言处理中经常把语言的“得分”通过概率来体现，这就叫做概率语言模型(PLM)，或者叫做统计语言模型(SLM)。具体来说，概率语言模型计算的是一个序列作为一句话可能的
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2024-04-27 12:43:32
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接上篇，将安全运营的定义为“使用算法能力提取关键信息”，以此来规避算法误判漏判带来的责任问题，同时提升运营人员的工作效率。在这篇尝试对语言模型的使用方法做一下讨论和分享。1. 语言模型先聊一下语言模型。（这里刻意规避了“大模型”这个词，主要是对其应用方式的理解还不深刻）直到ChatGPT出来之前，我都没有太关注过NLP领域相关的算法应用，主要是认为和我们更常涉及的应用领域，如分类、推荐等，有比较大
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2024-05-13 16:07:48
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