● Word2Vec中skip-gram是什么,Negative Sampling怎么做 参考回答： Word2Vec通过学习文本然后用词向量的方式表征词的语义信息,然后使得语义相似的单词在嵌入式空间中的距离很近。而在Word2Vec模型中有Skip-Gram和CBOW两种模式,Skip-Gram是给定输入单词来预测上下文,而CBOW与之相反,是给定上下文来预测输入单词。Negative Samp
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2023-12-17 17:09:25
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编译：张驰、毅航、Conrad、龙心尘 编者按：前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了STOA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。并
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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# NLP模型的评测指标
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的领域，致力于让计算机理解、分析和生成人类语言。随着深度学习的发展，NLP模型的性能显著提高，但如何评测这些模型的表现仍然是一个重要的研究课题。本文将介绍NLP模型的常用评测指标，并结合代码示例来帮助理解。
## 1. 常用评测指标
NLP模型的评测指标通常根据具体任务（如分类、生成、翻译等）而有所不同。以下是一些常见的
原创
2024-09-17 06:54:09
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【NLP相关】ChatGPT的前世今生：GPT模型的原理、研究进展和案例自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最为热门的研究方向之一，近年来在自然语言生成、文本分类、机器翻译等任务上取得了许多重要进展。而GPT模型（Generative Pre-trained Transformer）作为NLP领域中的新宠，具有许多优势，已经被广泛应用于各种任务中。本文将会介绍GPT模型的原理、优劣势以及其在实
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2023-10-17 05:23:33
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文章目录文本相似度分析情感分类 NLP: Natural Language Processing 自然语言处理 文本相似度分析指从海量数据（文章，评论）中，把相似的数据挑选出来步骤如下：1： 把评论翻译成机器看的懂的语言中文分词：把句子拆分成词语 工具：结巴分词 （Terminal中 pip install jieba -i https://pypi.douban.com/simple/） 结
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2023-08-14 10:35:48
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一、前言 在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。此次博文所述的数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘。AI挑战赛简介二、数据集 &n
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2023-08-14 10:36:07
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在现代自然语言处理（NLP）领域，评测任务变得愈加重要。随着人工智能技术的迅猛发展，各类模型如雨后春笋般涌现出来，但评估这些模型的性能与效果却并不是一件简单的事。因此，深入探讨如何有效进行“nlp 评测任务”，成为了一个刻不容缓的技术挑战。
### 背景定位
NLP评测任务涉及对模型在特定任务下的性能进行系统性的评估。它主要包括文本分类、命名实体识别、情感分析等多种类型的任务。为此，研究者们逐
前言：在信息安全中后门攻击（Backdoor Attack）是指绕过安全控制而获取对程序或系统访问权的方法。而随着深度学习以及各种神经网络模型的广泛应用，神经网络中存在的后门问题也引起了研究人员的广泛关注。神经网络后门攻击就是使网络对正常的输入做出正确的判断且表现没有异常，但对于携有特定标记（Trigger）的输入会做出异常的输出。这种后门需要攻击者在神经网络的训练阶段通过特殊的方法植入神经网络，
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2024-10-29 17:31:04
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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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使用PPMI改进共现矩阵共现矩阵的元素表示两个单词同时出现的次数，这里的次数并不具备好的性质，举个例子，有短语叫the car，因为the是个常用词，如果以两个单词同时出现的次数为衡量相关性的标准，与drive 相比，the和car的相关性更强，这是不对的。点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)：表达式如下，P(x)表示x发生的概率，P(y)表示y发生的概率，
语言模型(LM)的作用是估计不同语句在对话中出现的概率，并且LM适用于许多不同的自然语言处理应用程序(NLP)。 例如，聊天机器人的对话系统。在此文中，我们将首先正式定义LM，然后演示如何使用实际数据计算它们。 所有显示的方法在Kaggle notebook中有完整的代码展示。一、语言模型(LM)的定义概率语言建模的目标是计算单词序列的语句出现的概率： &n
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2023-08-14 10:36:44
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新智元报道 来源：microsoft编辑：大明由微软亚洲研究院（MSRA）的自然语言处理（NLP）团队和Microsoft Redmond的语音对话团队的研究人员在斯坦福大学的会话问答（CoQA）挑战赛中处于领先地位。在CoQA挑战中，通过理解文本段落，并回答对话中出现的一系列相互关联的问题，来衡量机器的性能。微软目前是唯一一个在模型性能方面达到人类水
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2024-02-27 14:25:20
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随着 Google 推出的 BERT 模型在多种 NLP 任务上取得 SOTA，NLP 技术真正进入了大规模应用阶段，由此，我们展开了对 BERT 的探索。 训练模型 训练数据训练其他模型时我们已经标注了大量的训练数据，主要把相似句对分为三类来标注：不相似（0）、相关（0.5）、相似（1）所以，训练 BERT 模型时就可以“拿来主义”了。模型修改我们的主要应用点是相
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2024-02-02 13:36:33
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文章目录基础资料准备从0到1了解模型的优缺点BERT这个模型与其它两个不同的是：BERT模型具有以下两个特点：模型的输入参考资料： 在说内容之前先把，bert基本资料准备一下 从0到1了解模型的优缺点从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前AI2的 ELMo，到 OpenAI的fine-tune transformer，再到Google的这个BERT
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2023-10-23 19:31:24
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参考 https://www.zhihu.com/question/40309730 NLP通常包括两个关键问题： 1.选择什么样的语言模型？ 2.选择什么样的分类算法？ 第二个问题是机器学习领域的标准问题，各种针对不同数据类型、数据分布的算法和技巧，这里不再赘述。而在NLP当中，语言模型更加重要一些。 不同语言模型的区别，也就是对文本提取特征的不同。常用的模型有
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2023-08-31 10:44:43
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陆：句法分析语言学的不同分支对应了不同的nlp基础技术，词法学对应于自动分词、词性标注等，而句法学对应的是句法分析。句法(Syntax): 研究语言的句子结构，针对语言学两个基本关系中的组合关系。一、句法分析概述概念句法分析：判断单词串是否属于某个语言，如果是，则给出其（树）结构。句法分析包含两个子问题，一是语言体系的形式化描述，二是语言结构的分析算法。
一般而言，语言结构分析算法的任务着重
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2023-08-31 18:17:08
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目录引言1 FastText1.1 相关资料1.2 介绍2 TextCNN2.1 相关资料2.2 介绍3 DPCNN3.1 相关资料3.2 介绍4 TextRCNN4.1 相关资料4.2 介绍5 TextBiLSTM+Attention5.1 相关资料5.2 介绍6 HAN6.1 相关资料6.2 介绍7 Bert7.1 相关资料7.2 介绍8 封装的源码汇总 引言更多模型介绍基于深度学习的文本分
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2023-08-31 18:16:37
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BERT终于来了！今天，谷歌研究团队终于在GitHub上发布了万众期待的BERT。代码放出不到一天，就已经在GitHub上获得1500多星。项目地址：https://github.com/google-research/bert#fine-tuning-with-bert就在半个月前，谷歌才发布这个NLP预训练模型的论文（https://arxiv.org/abs/1810.04805）。BERT
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2024-07-31 11:39:29
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二月出了 ELMo，六月出了 OpenAI Transformer，十月又出了BERT，下半年开始的这场预训练语言模型的火，越燃越大啊，希望能烧出 CV 那样的 baseline。 不得不说，Jacob 的这篇 BERT 真是大手笔，massive data + massive model + massive computation，踏平了 N 多 task，称得上 NLP 新范式了。当然，常人基
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2024-06-08 13:30:00
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