自然语言处理的基本方法基于词向量的表达： 1.count-based 设置一个词窗口，然后根据这个词窗口生成共现矩阵，然后进行SVD分解 2.prediction-based 这种方法最后一步softmax的计算量太大，要对几十万维的向量进行点积，一般流行把softmax改为sigmoid函数，正确的例子，结果靠近1，负采样得到一些错误的例子，结果靠近0，一起参与训练ELMO 一共4层 基于上下文
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2023-10-26 21:16:55
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一、统计语言模型1、什么是统计语言模型？统计语言模型是一个单词序列上的概率分布，对于一个给定长度为m的序列，它可以为整个序列产生一个概率 P(w_1,w_2,…,w_m) 。其实就是想办法找到一个概率分布，它可以表示任意一个句子或序列出现的概率。 目前在自然语言处理相关应用非常广泛，如语音识别(speech recognition) , 机器翻译(machine translation), 词性标
在自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)领域，其最新代表之作ChatGPT凭借卓越的多轮对话和内容生成能力，正掀起新一轮人工智能研究、商用及创业热潮。最近在研究这一话题的过程中，关注到了大语言模型的最新研究，大致有如下几个板块：参数规模和数据规模的探索缩放法则 （Scaling Laws）Compute-Optimal ：在计算总量不变的情况下，模型训练
一、课程介绍斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程，由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课：https://class.coursera.org/nlp/以下是本课程的学习笔记，以课程PPT/PDF为主，其他参考资料为辅，融入个人拓展、注解，抛砖引玉，欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习。课件汇总下载地址：斯坦福大学自然语
随着预训练模型在各大榜单的不断屠榜，学术界和工业界对于预训练模型的研究也愈加狂热。预训练语言模型一般基于海量语料，消耗大量的硬件资源以及时间成本，利用无监督的方法学习一个语言模型，随之应用到各种任务中，带来效果上的提升。贝壳找房作为中国互联网房产领域领先的服务平台，业务场景中包含了大量的自然语言处理任务，积累了大量的房产领域文本语料，如何更好的利用这些海量的语料，完成各种业务场景的提效，是贝壳找房
前言众所周知，大语言模型在落地应用时会遇到各种各样的问题。而其中模型的“致幻性”是非常可怕。目前主流之一的玩法就是通过知识库对回答范围进行限制。再通过限制性语言使其成为自己的专属“智能体”，如果有条件微调大模型，那效果会更好~注意本项目对显存消耗非常大！！最好能22g以上~ 因为这个是glm+Embedding 显存肯定比单个glm耗得猛。万不得已也得至少12G(含)显存以上。 但这也就意味着你得
以PLSA和LDA为代表的文本语言模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。这类语言模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型，然后利用观察到的语料数据对模型参数做估计。有了语言模型和相应的模型参数，我们可以有很多重要的应用，比如文本特征降维、文本主题分析等等。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。 1、最大似然估计MLE 首先回
算法是一个程序和软件的灵魂，作为一名优秀的程序员，只有对一些基础的算法有着全面的掌握，才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手。本文是近百个C语言算法系列的第二篇，包括了经典的Fibonacci数列、简易计算器、回文检查、质数检查等算法。也许他们能在你的毕业设计或者面试中派上用场。1、计算Fibonacci数列Fibonacci数列又称斐波那契数列，又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：1、1
目录:一基本训练二语言模型打分三语言模型剪枝四语言模型合并五语言模型使用词典限制一、基本训练#功能
读取分词后的text文件或者count文件，然后用来输出最后汇总的count文件或者语言模型
#参数
输入文本：
-read 读取count文件
-text 读取分词后的文本文件
词典文件：
-vocab 限制text和count文件的单词，没有出现在词典的单词替换为<
专家指南：大数据数据建模的常见问题我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。1. 在大数据环境中，是否可以使用任何建模技术来提
2020年6月，OpenAI开放了GPT-3 API接口，自从开放商用以来，数以万计的开发者通过其 API 访问了 GPT-3 模型，各类以此为基础的应用五花八门，效率工具、视频游戏、心理健康……开发者的想象力无穷无尽。但中国大陆的开发者面对这些API服务却依然申请困难。01中国开发者的福利：悟道API正式开放，大模型「人人易用」2021年6月，智源发布中国首个万亿模型「悟道2.0」，参
中文大语言模型整理Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如
语言模型 (LM) 是一种学习自然语言模式的概率模型。LM 可用于生成目的，例如通过利用它们对这些模式的了解来生成故事中的下一个事件。推荐：用 NSDT场景设计器 快速搭建3D场景。近年来，人们在将 LM 扩展为大型语言模型 (LLM) 方面付出了巨大的努力。扩展过程——用更多的计算在更多数据上训练更大的模型——导致他们学习这些模式的能力得到稳定和可预测的提高，这可以在定量指标的改进中观察到。除了
今天给大家介绍发表在AAAI 2020上的文章“K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph”，该工作由清华大学Weijie Liu等人完成。文章提出将知识图谱与预训练语言表示模型BERT相结合，使机器在阅读特定领域文本时，能够利用相关领域知识进行推理。1研究背景BERT曾被应用在多项NLP任务中，并且取得了
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
文章目录一、简介二、注意力机制2.1 NLP中的注意力2.2 自注意力2.2.1 点积（Dot-Product）2.2.2 具体计算过程：2.3 多头注意力三、位置编码（Positional Encoding）四、残差和前馈(Feed Forward)4.1 为什么残差[3]4.2 前馈五、训练-模型的参数在哪里六、参考文献 一、简介基于假设：一个词在句子中的意思，与上下文（语境）有关。与哪些词
文章目录Language Model(LM) 简介Chain Rulesparsity 稀疏性问题马尔可夫假设Language Model: Unigram, Bigram, N-gram举例：Unigram, Bigram 模型的训练过程和使用UnigramBigram语言模型的评估-----Perplexity平滑函数Add-one Smoothing (也就是 拉普拉斯平滑)Add-K S
文本自然语言处理的一个最最最基本的一个问题：如何用数学符号或公式表示一段文本？如何计算一段文本在某种语言下出现的概率？语言模型(用概率论的专业术语表示)：为长度为m的字符串确定其概率分布P(w1，w2，...wm)，其中w1到wm依次表示文本中的各个词语。概率值计算公式如下， 但是有个问题发现没有？加入一个文本超级长，会怎么样？从第三项开始计算难度就会很大。此时，有人提出了n元模型(n-
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
