本课简介了NLP的各类任务，重点在于各类任务的解法掌握根据输入输出的不同将NLP任务分类在BERT中可以学得很多信息，简化了一些预处理步骤（分词、词性标注、语法分析等）讲解了三个数据集，GLUE中有三类任务但不涵盖所有NLP问题，难度也不够，所以提出了super GLUE。DecaNLP体术的是个任务可以从总体去测验机器理解人类语言的能力，所有任务可看做QA。目录一、根据输入输出的不同组合，NLP
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2023-08-17 09:04:59
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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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NLG解码策略自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG），是自然语言处理领域的一个重要分支，在文本摘要生成任务中，另一个重要的分支是自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）。前面我们已经学习了seq2seq模型结构，其主要分为Encoder和Decoder两大组件，其实正是对应了NLU和NLG两大分支，seq2
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2024-07-06 14:05:20
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BLEUBLEU方法是对待评价的句子和groundtruth的n个grams进行比较，并计算出匹配片段的个数，这些匹配片段与它们在句子中的位置无关，匹配片段数越多越好。在BLEU方法中，首先逐个句子计算n-grams的匹配个数，然后将经过裁剪的n-grams匹配数加和，再除以待评价句子的n-grams总数。ROUGEROUGE算法的基本思路和BLEU差不多，不过它统计的是召回率，也就是对于grou
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2023-07-14 11:20:50
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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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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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BERTTransformer的原理Transformer是一种完全基于Attention机制来加速深度学习训练过程的算法模型。Transformer最大的优势在于其在并行化处理上做出的贡献。 Transformer抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN ，目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统，文本摘要和语音识
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2023-10-31 10:48:06
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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-词典分词一、环境安装pyhanlp二、hanlp词典获取三、完全切分四、正向最长匹配（两种方式）五、逆向最长匹配六、双向最长匹配 一、环境安装pyhanlpconda install -c conda-forge openjdk python=3.8 jpype1=0.7.0 -y
pip install pyhanlp二、hanlp词典获取def load_dictionary():
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2023-08-01 18:04:29
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NLP实践——利用自己的语料进行Mask Language Model预训练1. 关于MLM1.1 什么是MLM1.2 怎样进行MLM训练2. 代码部分2.1 准备工作2.2 数据集2.3 训练2.4 保存和加载 1. 关于MLM1.1 什么是MLM作为Bert预训练的两大任务之一，MLM和NSP大家应该并不陌生，其中NSP任务在后续的一些预训练任务中经常被嫌弃，例如Roberta中将NSP任务
# NLP代码翻译的实现指南
自然语言处理（NLP）是计算机科学和语言学的交叉领域，旨在让计算机理解和处理人类的语言。为了帮助新手们理解如何实现“NLP代码翻译”，本文将提供一个详细的流程和具体步骤，其中包括代码示例和注释。
## 整体流程
以下是实现NLP代码翻译的总体流程：
| 步骤 | 描述
# 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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weka-分类算法3. 分类与回归 背景知识 WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中，这是有原因的。 在 这两个任务中，都有一个目标属性（输出变量）。我们希望根据一个样本(WEKA中称作实例)的一组特征（输入变量），对目标进行预测。为了实现这一目的， 我们需要有一个训练数据集，这个数据集中每个
1、自动评价高效、一致性好、节省人力时间，但不精确 1）ROUGE 类似BLEU，基于N元模型自动评价系统摘要与人工摘要的吻 合程度 ROUGE-N, ROUGE-SU4ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation），在2004年由ISI的Chin-Yew Lin提出的一种自动摘要评价方法，现被广泛应用于DUC（Docume
# 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）语料库及其翻译
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中一项重要的技术，它涉及处理和分析人类语言的能力。为了进行NLP研究和开发，我们需要大量的语料库数据。语料库是包含大量文本样本的集合，可供分析、建模和训练NLP模型使用。本文将介绍NLP语料库及其
原创
2023-10-21 08:05:07
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前几节我们详细的阐述了什么是HMM,同时给出了HMM的三个问题，也给出了解决这三个问题的方法最后给出了HMM的简单的应用。其中为了解决第三个问题我们引入了EM算法，这个算法有点麻烦，但是不难理解，而解决第一个和第二个问题时使用的算法基本上都是基于动态规划的，这里需要大家首先对动态规划算法有深入的理解，这样才有可能理解前向、后向和维特比算法，所所以从这里可以看出一些基础性的算法很重要。前面基本就讲了
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2023-10-17 09:22:20
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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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（封面图由ERNIE-ViLG AI 作画大模型生成） 【NLP相关】attention的代码实现Attention模型是现今机器学习领域中非常热门的模型之一，它可以用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。本文将介绍Attention模型的代码实现。1. attention机制的原理首先，我们需要了解Attention模型的基本概念。Attention是一种机制，它可以用于选择和加权输入
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2023-10-18 18:37:08
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1. 什么是观点观点是一个广义的概念，包括了情感、评估、评价、态度，以及其他相关信息，包括观点持有者和观点评价对象。观点四元组表示。观点的结构化表示一般有四元组： 其中，表示观点评价对象或者评价对象的属性，表示情感词，是观点持有者，表示观点的评价时间。不同的观点持有者，其评论的观点影响力可能会不一致，比如一个总统的观点可能比普通人的观点更加重要；而时间则可以反映观点的时间变动情况，一个人在不同的时
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2023-07-07 19:13:25
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# NLP机器翻译评价指标 Python Rouge-2 多个参考实现
## 1. 概述
在自然语言处理（NLP）中，机器翻译评价是一个重要的任务之一。Rouge-2是一种常用的机器翻译评价指标，它用于评估机器生成的翻译结果与参考翻译之间的相似度。本文将教会你如何使用Python实现Rouge-2评价指标，并支持多个参考翻译。
## 2. 整体流程
下面是实现Rouge-2评价指标的整体流程，
原创
2023-08-27 08:36:23
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