这是一系列自然语言处理的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 信息熵信息是我们一直在谈论的东西，但信息这个概念本身依然比较抽象。在百度百科中的定义：信息，泛指人类社会传播的一切内容，指音讯、消息、通信系统传输和处理的对象。但信息可不可以被量化，怎样量化？答案当然是有的，那就是“信息熵”。早在1948年，香农(Shannon)在他著名的《通信的数学原理》论文中指出：“信息是用来
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2024-07-08 23:10:37
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视学算法推荐 作者：时晴困惑度(Perplexity)在NLP中是个最流行的评估指标,它用于评估语言模型学的到底有多好.但是很多炼丹师可能至今对"困惑度"依然感到困惑,这篇就把这个讲清楚.假设我们要做个对话机器人,它功能很简单,就是你跟它说你冰箱有啥,它告诉你还需要买啥,能一起做出美味佳肴.例如"鸡肉,胡萝卜",它能够立马给出5~6种购物清单,这就类似用一个NLP模型,去预估
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2024-06-07 14:04:16
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本篇内容翻译自Speech and Language Processing. Daniel Jurafsky & James H. Martin.链接：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ 不愧是自然语言处理领域的圣经，读起来流畅自然，以后还是要多读经典。困惑度（Perplexity, PP）用来评估一个语言模型的好坏。 我们知道语言模型是用来计
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2023-12-13 06:28:31
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# 使用 Python 计算 LDA 的困惑度
主题介绍：LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型，用于从文档集合中识别潜在的主题。困惑度（Perplexity）是评估 LDA 模型性能的重要指标。本文将指导你如何用 Python 计算 LDA 的困惑度，适合刚入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，我们首先梳理一下整个计算 LDA 困惑度的流程，如下
原创
2024-09-10 05:07:42
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1. 计算前n个整数的和def sumOfN(n):
theSum = 0
for i in range(1,n+1):
theSum += i
return theSum
print(sumOfN(10))解法一def sumOfN(n):
return (n*(n+1))/2
print(sumOfN(10))解法二2. 乱序字符串检查乱序字符串
无论是n-gram语言模型(unigram, bigram, tirgram),还是理论上可以记忆无限个单词的无穷元语法(∞-gram)和递归神经网络语言模型(RNN Language Model)，都会涉及到一个最关键的问题：如何来评价这些语言模型的好坏？语言模型是很多涉及到产生文字或预测文字概率的NLP问题的组成部分，因此最为直观的评价方法是对应用语言模型的NLP任务进行评估。为了评估语言模型
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2023-11-29 09:14:17
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这里写自定义目录标题Seq2Seq模型AttentionTransformerBert训练方法总结 2018年的10月11日，Google公司发布了《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功地在11项NLP任务中取得了state of the art的结果，获得了一众赞誉。 论文原
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2024-10-08 06:20:46
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模块 一.简介模块基本上就是一个包含了所有你定义的函数和变量的文件。为了在其他程序中重用模块，模块的文件名必须以.py为扩展名。 例如： #!/usr/bin/python
# Filename: using_sys.py
import sys
print 'The command line arguments are:'
for i in sys.argv:
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2024-08-05 10:49:30
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LDA 作为文本分析中非常有用的算法，无论是在学术界还是工业界都已被广泛运用。本文是写给自己的 LDA 理解指南。更新历史2017.05.03: 完成初稿关于 LDA 算法，网上的资料不胜枚举，除了 wiki，我最推荐 《 LDA 漫游指南》。那么为什么我还要自己写一篇呢？一是加深理解，二是给出我在工作中应用 LDA 的一些思考。基础知识我们首先需要知道的是，LDA 是一种无监
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2024-05-26 21:50:34
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# Python中的困惑度（Perplexity）解析
随着自然语言处理（NLP）领域的迅猛发展，了解如何评估语言模型的性能显得尤为重要。困惑度（Perplexity）是一个常用的评估指标，它可以帮助我们了解模型对测试数据的预测能力。本文将深入探讨困惑度的概念、计算方法，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是困惑度？
困惑度是一个衡量语言模型对一系列句子的预测能力的指标。简单来说，
一、前言这片博客从信息论的角度解读信息熵、交叉熵和困惑度。有助于帮助在机器学习之路上理解相应的损失函数和评价指标。要了解交叉熵和困惑度是怎么计算的，以及为什么这样计算是有效的，我们需要从基础的信息量谈起。 另外，在谈及信息量和信息熵的时候，会从数据编码和数据压缩的角度解释，所以阅读本文需具备数据结构中哈夫曼编码的先验知识,并大致了解逻辑回归。二、信息量什么是信息量呢？首先我们先用一句话概括，后面再
http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1LDA主题模型评估方法--Perplexityhttp://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%...
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2016-01-22 17:59:00
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# 引入sklearniris数据
from sklearn.datasets import load_iris
# 划分数据，训练/验证数据
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 转换器，转换为sparse矩阵或one-hot编码矩阵
from sklearn.feature_extraction import DictVe
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2024-07-01 17:09:09
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由上一篇可知LDA主要有两个任务：对现有文集确定LDA模型参数α、η的值；或对一篇新文档，根据模型确定隐变量的分布p(β,z,θ|w,α,η)。由于无法直接求出这个后验分布，因此可以考虑使用Laplace近似、变分近似、MCMC、Gibbs采样法等算法求解。 1、变分推断（variational inference）我们希望找到合适的α、η使对似然函数最大化，并求出隐变量的条件概率分布：
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2024-08-23 13:48:39
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循环神经网络循环神经网络的构造one-hot向量裁剪梯度困惑度 我们通常使用困惑度（perplexity）来评价语言模型的好坏。困惑度是对交叉熵损失函数做指数运算后得到的值。特别地，最佳情况下，模型总是把标签类别的概率预测为1，此时困惑度为1； 最坏情况下，模型总是把标签类别的概率预测为0，此时困惑度为正无穷； 基线情况下，模型总是预测所有类别的概率都相同，此时困惑度为类别个数。 显然，任何一个有
# Python中的困惑度（Perplexity）及其应用
在自然语言处理（NLP）领域，困惑度（Perplexity）是评估语言模型质量的重要指标。它衡量模型对一组文本生成的可能性，数值越低表示模型越好。那么，困惑度的计算原理是什么？它在Python中如何实现？本文将一一带你了解，并配以代码示例和可视化工具，如甘特图和表格。
## 一、困惑度的定义
困惑度是根据概率分布计算的，用于评估给定
Python语言简单易用，但容易给Python入门学习级别的朋友造成一些微妙的，难以捕捉的错误，稍不注意就入坑了。因此，今天给大家总结一些易犯的小错误，让你轻松进行不踩坑的Python学习。 1、缩进，符号和空格不正确 写代码时大家会使用缩进、对齐、空格等，其目的是为了提高代码的可读性。但在python语言中，许多功能都依赖于缩进。比如在创建一个新类时，该类中的所
# 如何实现"LDA困惑度 Python"
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何使用Python实现LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的困惑度计算。首先，我们需要了解LDA模型的基本原理和流程，然后逐步实现计算困惑度的步骤。
## LDA模型流程
下面是实现LDA模型困惑度的整体流程，我们将使用Python中的gensim库来实现：
```markdo
原创
2024-05-16 06:41:20
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# 理解困惑度（Perplexity）及其在自然语言处理中的应用
困惑度（Perplexity）是自然语言处理中一个重要的指标，常用于评估语言模型的性能。其基本思想是测量一个概率分布的复杂程度，困惑度越低，模型的预测能力越强。这篇文章将介绍如何在Python中计算困惑度，并通过代码示例来让你更好地理解这一概念。
## 什么是困惑度？
困惑度可以视为模型在处理文本时的不确定性。具体来说，给定一
原创
2024-09-13 05:24:52
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格式：“if 后的结果” if num >= 60 else “else的结果”def test\_judge2(self):
"""
使用三元运算符判断 成绩是否及格
@return:
"""
num = int(input("请输入一个数字："))
# 这个三元运算符和 JAVA，C不同，它if后的结果是写在最前面的
res = "及格" if num &g
