说明：自己在看代码的时候，计算Perplexity的时候，都是通过交叉熵损失函数求指数得来的，一直很困惑，交叉熵不是用来衡量两个分布的差异程度，而Perplexity是计算一句话的概率，感觉两者相差很大，直到看到博主写的这篇博客，才恍然大悟，非常感谢博主。总结：本质上perplexity 就是交叉熵的指数形式语言模型评估1.如何评估语言模型 Perplexity 一个语言模型表现更好好就是说它在测
语言模型可以说是NLP中最基本的任务，无论是词向量，预训练模型，文本生成等任务中都带有语言模型的影子。语言模型本质上是对一个自然世界中存在的句子建模，描述一个句子发生的概率，因此语言模型也是一个自回归的任务。语言模型是一个上下文强依赖的任务，不仅需要捕获长距离的信息，还需要学到词之间的位置关系，从目前的技术来看，RNN系的模型在语言模型任务上的表现要优于transformer，主要原因还是因为Tr
语言理解的四个粒度，字段理解、词的理解、句子的理解、篇章的理解 词向量，词的粒度 token类别还是整个句子的类别 词向量是静止的 预训练语言模型 底层特征可以复用 NLP技术发展 基于双向LSTM ELMO第一个预训练语言模型 横向左右双向建模得到上下文信息，纵向得到不同程度的特征信息 不直接参与模型训练，只是作为特征参与下游任务 解决了一词多义的问题 问题 GPT 更强的文本特征提取能力 直
作者：曾祥极编辑：Hao WangzenRRan有添加ACL 2019 将于 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。机器之心技术分析师曾祥极挑选了 ACL 2019 收录的与语言模型相关的三篇文章，分别从可变长度 Transformer、BERT 表征学习的深层次解析以及多语言迁移学习 BERT 三方面来介绍预训练语言模型的最新进展。公布没多久的论文地址：https://www.
A Survey of Large Language Models前言7 CAPACITY AND EVALUATION7.1 基本能力7.1.1 语言生成7.1.2 知识利用7.1.3 复杂推理7.2 高级能力7.2.1 人类对齐7.2.2 与外部环境的交互7.2.3 工具操作7.3 基准和评估方法7.3.1 综合评价基准7.3.2 评估方法7.4 实证评估7.4.1 实验设置7.4.2 结果
语言模型什么是语言模型语言模型 就是估测一些词的序列的概率，即预测 p(w1, w2, w3 ... wn),一个应用就是句子的生成。2. 语言模型的种类Ngram ngram是一种统计的方法，它相当于固定了一个窗口，在这个窗口内的词是相关的，也就是第n个词和前n个词相关：P(s) = p(w1) p(
语言的种类从不同的角度会有不同的划分，比如机器语言、汇编语言、高级语言、低级语言(机器语言及汇编语言)、编译语言、解释型语言、脚本语言、动态语言、静态语言、函数式语言(比如F#及Scala)、命令式语言、面向对象语言(比如C++及JAVA)、过程式语言、混合型语言(介于编译型语言与解释型语言之间，比如JAVA与C#)等等，语言的种类繁多，五花八门什么都有，真正的全部总结全面不是
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：
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
计算语言学中有五个任务：linguistic problem, linguisticformalization, Computational formalism, Programming, Evaluation of how goodcomputers do 。计算语言学是从语言学的角度出发，是语言学的一个分支，该学科的目的就是提出一种可被计算机处理的语言理论，框架，模型。
因为有很多事情耽搁了，今天终于完成了Transformer的完整学习，接下来，将分为三篇文章来进行记录：1. Transformer介绍2. 相关博客3. 相关代码解读 其实，最重要的就是这篇代码解读，只是看懂了论文，其实并不是真的懂了，对于我这码农，最重要的还是要能把论文变成代码，还好，伟大的github上，果然有我需要的代码，所以我赶紧下载下来，开始研读。github链接比较不幸运的
作者：Pratik Bhavsar编译：ronghuaiyang导读模型训练只是产品化中的很小的一个环节。 问题描述最近，我一直在巩固在不同ML项目中工作的经验。我将从我最近的NLP项目的角度来讲述这个故事，对短语进行分类 — 一个多类单标签问题。 NLP的Central embedder结构 团队结构 搭建人工智能团队是相当棘手的。如果公司内部人员不具备这些技能，你就必须招
1. 语言模型2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析3. ELMo算法原理解析4. OpenAI GPT算法原理解析5. BERT算法原理解析6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质1. 前言在机器学习领域，语言识别和图像识别都不太需要预处理就能喂给计算机，语音识别的输入数据可以是音频频谱序列向量所
1 chatGPT 简介ChatGPT，一个由OpenAI训练的大型语言模型。被设计为能够理解和回答各种自然语言的问题，包括常见的知识性问题、技术问题、常见的语言问题以及其他各种主题。chatGPT使用了大规模的神经网络，从海量的文本语料库中学习语言知识和模式。能够自动完成文本生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、问答系统和对话生成等任务。chatGPT不断学习新知识，以便更好地服务用户。可以在各种
1. 缘由–数据稀疏问题假设k泛指某一事件，N(k)表示事件k观察到的频数，极大似然法使用相对频数作为对事件k的概率估计为p(k)=N(k)N,在语言模型中，训练语料中大量的事件N(k)=0，这显然没有反映真实情况,这种零值的概率估计会导致语言模型算法的失败。2. 解决方法–平滑给“零概率和低概率的N元语法”指派非零概率。平滑分为打折和回退，打折是指将某个非零n元语法的计数降下来，把这部分概率量指
语言模型 对于很多自然语言处理领域的问题，比如机器翻译，处理要确定预测结果中的字词集合以外，还有一个非常重要的方面就是要评估文本序列是否符合人类使用的习惯。也就是要判断文本是否通顺、自然、甚至在翻译问题上，“信”、“达”、“雅”是一种高级的要求。语言模型就是用于评估文本符合语言使用习惯程度的模型。 &nbs
ULMFIT模型ULMFIT和其它模型算法的比较上篇介绍了ELMo。ELMo有以下几个步骤：利用LM任务进行预训练， 再利用目标领域的语料对LM模型做微调， 最后针对目标任务进行最后的训练 ULMFiT一样需要执行上述步骤。它的论文名字(Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification)顾名思义就是一个利用LM模型给出的统一的
语言模型的评价-PPL迷惑度-从语言模型说起一语言模型1.1语言模型概念： 1 计算一个句子的概率模型 2 也就是能够判断一个句子是否是人类语言，输出其概率。 1.2推导 1.3它的概率表示为： 1.4存在两个缺陷：1、參数空间过大：条件概率P(wn|w1,w2,..,wn-1)的可能性太多，无法估算，不可能有用；
通俗的解释为，w1到wn
NLP——文本分类模型（二）在之前的文章中NLP——文本分类模型（一）中，我们具体简述了TextCNN文本分类模型，下面，我们重点介绍关于CNN应用于文本分类的另外两个常见模型DCNN模型和RCNN模型。1、DCNN(Dynamic CNN)模型1.1 模型引入在上一篇文章中，我们提到过，在TextCNN模型中，我们的具体处理方式是卷积+池化的过程，在卷积的过程中，我们定义了不同的卷积核来表示不同
常见的监督学习包括：回归：预测值为连续值，如销售额；二分类：预测值为离散值，且只有两种取值，如性别，要么是男，要么是女；多分类：预测值为离散值，且多于两种取值，如动物分类，可能有猫、狗、狮子等等；还有另外一种，也是本文的主角：多任务学习（Multi Task Learning）。MTL介绍首先，介绍什么是多任务学习，例如之前文章提到的微信视频场景，同时包含多个学习目标（task）：是否转发、是否点
