nlp2各种词向量预训练比较:word2vecskip gram和cbow的优缺点负例采样和层次化softmax各自的优缺点介绍下Hierarchical Softmax，怎么更新参数Negative Sampling:word2vec的优缺点:FasttextgloveN-Gram主题模型seq2seq&attentiontransformerBERTALBERTELMOGPT-2XL
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.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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困惑度（Perplexity):评价语言模型的指标1.定义PPL(Perplexity) 是用在自然语言处理领域（NLP）中，衡量语言模型好坏的指标。它主要是根据每个词来估计一句话出现的概率，并用句子长度作normalize。其本质上就是计算句子的概率，例如对于句子S（词语w的序列）：它的概率为：困惑度与测试集上的句子概率相关，其基本思想是：给测试集的句子赋予较高概率值的语言模型较好,当语言模型训
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2023-10-24 09:11:10
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Deep reinforcement learning for automated radiation adaptation in lung cancer目的：研究基于历史治疗计划的深度强化学习 (DRL)，为非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者开发自动放射适应方案，旨在以降低的 2 级放射性肺炎 (RP2) 率最大限度地控制肿瘤。方法：在接受放疗的 114 名 NSCLC 患者的回顾性人群中，开发
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2024-10-14 08:33:58
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摘要：本文系统介绍了分类与生成任务中的常用评估指标。分类任务中，准确率适用于均衡数据，精确率/召回率/F1更适合不平衡
# Blue指标与NLP的结合：探索文本分析的新视角
在自然语言处理（NLP）领域，指标的选择对于文本分析的准确性和有效性至关重要。近年来，一个名为“blue指标”的新概念引起了广泛关注。本文将介绍blue指标的基本原理，并通过代码示例展示如何将其应用于NLP任务中。
## Blue指标简介
Blue指标是一种基于文本相似度的度量方法，它通过比较两个文本之间的相似性来评估它们的相关性。与传统
原创
2024-07-20 08:09:22
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# 如何实现NLP中的AUC指标
在机器学习和自然语言处理（NLP）领域，AUC（Area Under Curve）指标是评估模型性能的一个重要指标。AUC值在0到1之间，越接近1表示模型的分类能力越强。本文将为刚入行的小白详细介绍如何计算NLP模型的AUC指标，流程会通过表格分解，具体操作则通过代码演示，并附上注释。
## 流程概述
在实现NLP AUC指标的过程中，我们可以分为以下几个主
原创
2024-10-05 05:35:25
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在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。一、分类问题1、混淆矩阵混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。 真正(True Positive , TP)：被模型预测为正的正样本。
假正(False Positive , FP)
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2024-10-29 19:59:45
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作者：纪程炜引言论辩挖掘任务旨在识别文本中的论辩结构，近年来受到了广泛的关注。在信息检索等诸多领域里，论辩挖掘取得了卓越的进展。通常来说，论辩挖掘包含两个子任务：1）对于论点进行分类；2）对于论点之间的关系进行分类。本次分享我们将介绍两篇来自ACL2021和一篇来自EMNLP2021的论辩挖掘相关论文。第一篇文章提出了一种基于神经转移的论辩挖掘模型；第二篇文章提出了一种评估论证充分性的新方法；第三
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2024-03-14 11:32:31
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NLP的四范式 NLP发展到今天已经进入到了LLM的时代，随着模型越来越大，在zero-shot/few-shot的情形下也表现的越来越好，NLP也进入到了新的研究范式里面。学术界按发展时间线将NLP归纳到四个范式： 1），传统的基础学习范式。 2），基于word2vec，cnn，rnn的全监督深度学习范式。 3），基于预训练 + fine-tune的范式。 4），基于预训练 + P
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2023-04-11 16:01:00
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需要有自己的词库(其实没有都没问题，词库只是我自己需要用到的，某个方面的词汇，来帮助进行页面分析的) 1、快速从NLPIR-ICTCLAS2014的下载包中获得我们需要的东西 首先来看一下整个文件夹的结构Data文件夹中，含有分词需要用到的字典，Configure.xml里面有相关的描述信息；doc里面是使用帮助(介绍了基本需要使用到的函数接口)；include、lib自然是我们主要用到的；sa
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2024-07-24 15:43:46
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在处理自然语言处理（NLP）中的宏观指标与微观指标时，我们需要全方位地理解它们的定义、应用场景及其在实际操作中的关联性。
### 背景描述
我们首先来定义什么是宏观指标与微观指标。在自然语言处理中，宏观指标通常指的是整体性能评估，而微观指标则强调具体特征的评估。例如：
1. 宏观指标：
- 准确率
- 召回率
- F1-score
2. 微观指标：
- 单词级别的准
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——常见任务的批量加载2.0 目标：针对NLP子任务，如文本分类、命名实体识别、文本匹配、关系抽取等，如何使用keras批量加载训练集、验证集或测试集，来提升训练或预测效率？1、NER任务的数据生成器import numpy as np
from bert4keras.snippets import sequence_padding, DataGenerator
fro
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2024-06-22 18:32:17
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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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目录前言ChatGPT基础科普——知其一点所以然1. LM2. Transformer3. GPT4. RLHF5. LLM参考资料其它资料下载 前言 如果想在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域内脱颖而出，那么你一定不能错过 ChatGPT 的 5 大自然语言模型：LM、Transformer、GPT、RLHF 和 LLM。这些模型是 NLP 领
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2023-08-14 10:37:48
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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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文章目录四大类常见的任务：评估指标1、PPL2、BLEU3、ROUGE4、METEOR5、CIDEr6、Edit Distance 四大类常见的任务：以下很多内容均为参考，链接放于文末~评估指标一、分类任务常见评估：准确度(Accuracy) 评估预测正确的比例，精确率(Precision) 评估预测正例的查准率，召回率(Recall) 评估真实正例的查全率。如果是多分类，则每个类别各自求P、R
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2023-10-31 21:47:40
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# 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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