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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# 自然语言处理与困惑度（Perplexity）
## 引言
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域的重要分支，涉及计算机与人类语言之间的交互。伴随近年来深度学习的发展，NLP技术得到了发展，并在多种应用中取得了显著成效，比如语言翻译、文本生成和情感分析。本文将重点介绍NLP中的一个重要概念——困惑度（Perplexity），并通过代码示例和图示加以说明。
## 什么是困惑度？
困惑
# 自然语言处理中的PPL实现：概述与代码示例
在自然语言处理（NLP）领域，语言模型的质量是影响很多任务性能的关键因素之一。其中，困惑度（Perplexity，PPL）是衡量语言模型好坏的重要指标。本文将介绍PPL的基本概念及其在NLP中的应用，同时提供Python代码示例，以帮助读者更好地理解这一重要概念。
## 什么是困惑度（PPL）？
困惑度是用来评估语言模型性能的一个常用指标。简单
原创
2024-09-06 06:32:10
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PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network提出了一个基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络，命名为PP-LCNet，它提高了轻量级模型在多任务上的性能。本文列出了可以在延迟几乎不变的情况下提高网络准确性的技术。通过这些改进，PP-LCNet在相同的分类推理时间下，准确率可以大大超过以前的网络结构。如下图所示，它优于最先进的模
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2023-12-20 15:32:04
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文章目录前言一、文本数据处理基础1.1、数字特征和分类特征1.2、文本处理步骤1.2.1、分割（Tokenization：文本—>单词/字母）1.2.2、one-hot编码1.2.3、词嵌入（word embedding）1.2.4、使用网络模型学习：二、RNN（循环神经网络）2.1、Simple RNN2.1.1、简介2.1.2、缺点2.2、LSTM（long short-term me
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2023-08-24 20:07:26
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自Delphi XE7以来，支持了并行编程库 Parallel Programming Library （PPL）。那么什么是PPL呢？PPL是Delphi RTL的一部分，它为多线程（或并行）编程提供了极大便利。PPL适用于Delphi所支持的所有平台，并提供了一些先进的功能，如运行任务、连接任务、等待任务执行等。PPL不同 Thread，因为PPL 支持线程池，而且能够自动管理基于CPU上的负
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2023-12-21 10:34:46
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# 使用Python实现自然语言处理中的PPL指标
在自然语言处理（NLP）领域，评估模型的性能至关重要。其中，一个常用的指标是Perplexity（PPL），通常用于衡量语言模型的效果。本篇文章将介绍PPL指标的含义、计算方法，并通过Python代码示例实现相关功能。
## 什么是Perplexity（PPL）？
Perplexity是一种评估语言模型的指标，用于测量模型在给定测试数据集上
原创
2024-09-06 05:08:40
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# Python NLP 中 PPL 指标计算的科普
## 什么是 PPL？
在自然语言处理（NLP）中，PPL 全称为 Perplexity（困惑度），是一个用于评估语言模型性能的重要指标。PPL 衡量的是模型对测试数据的预测能力，尤其在语言建模任务中。简而言之，PPL 越低，表示模型对数据的预测越好。
PPL 的计算通常与语言模型的困惑度有关，数学上可表示为：
\[ \text{PPL
【NLP】pyltp工具介绍、安装和使用pyltp 文章目录【NLP】pyltp工具介绍、安装和使用pyltp1. 介绍2. 使用2.1 分句2.2 分词2.3 词性标注2.4 命名实体识别2.5 依存句法分析2.6 词义角色标注2.7 完整示例3. 参考 1. 介绍什么是pyltp pyltp 是LTP的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注的功能。
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2024-06-24 00:55:21
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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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目录：1.FCN2.Segnet3.Unet4.DeepLab==语义分割的概念：==将图像根据语义进行分割，通俗讲就是将图片中的不同内容进行分割，什么是分割，即对其内容所包含的全部像素点值进行替换。这样就将图像中不同语义分割出来了。语义分割只能判断类别，无法区分个体。1.FCN(2014) FCN提出可以把分类任务中后面几个全连接都换成卷积，这样就可以获得一张2维的feature map，后接s
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2024-05-21 10:23:44
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1.背景介绍大语言模型(Language Model)是人工智能领域中的一种重要技术，它通过学习大量的文本数据来预测下一个词或者句子。在过去的几年里，大语言模型发生了巨大的变革，从传统的统计方法向深度学习方法迁移，最终达到了无人值守的成功。在2018年，OpenAI发布了GPT-2，这是一个基于Transformer架构的大型语言模型，它可以生成连贯、高质量的文本。随后，在2020年，OpenAI
0 图形生成指标的要求众所周知，评价生成模型最基本的要考虑以下两方面生成的图片是否清晰？生成的图片是否多样？即使图片足够清晰，只能生成几种图片的网络（也就是mode collapse）肯定不是好的。此外可能也要考虑以下几点生成的图片是否和训练数据图片过于相近？比如我设计一个网络，只是简单的拷贝训练数据图片，这样认为也是不好的。生成的图片是否可以平滑的变化？对于从噪声z得到的图片x，如果
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2024-04-10 17:58:27
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# 理解和实现PPL算法机器学习
## 一、引言
PPL（Probabilistic Programming Language）算法是用于执行机器学习和模拟数据的强大工具。对于初学者来说，了解并实施整个流程可能会显得复杂，然而通过系统的步骤和代码示例，我们能简化此过程。本文将详细介绍实现PPL算法机器学习的流程、每一步中需要执行的任务，以及必要的代码示例。
## 二、实现PPL算法的步骤
在人工智能领域，大规模语言模型正取得迅猛的发展。所谓大规模语言模型，即参数规模达到千亿至上万亿的深度学习神经网络模型。大规模语言模型究竟有多神奇？被喻为“深度学习三巨头”之一的Geoffrey Hinton，也是2018图灵奖获得者，就此诙谐评价：“生命、宇宙和万物的答案，就只是4.398万亿个参数而已”。“4.398万亿”这个数字是如何得出的？其实，4.398万亿是2的42次方，而“
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2024-09-14 09:38:40
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商汤的直播
原创
2021-12-10 13:37:08
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在Linux系统中，一个被广泛使用的开源软件包是cloog-ppl。cloog-ppl是一个用于生成循环优化器的框架，它使用了两个底层库——CLooG和PPL。在Linux系统上下载cloog-ppl软件包可以帮助用户进行更高效的编程和优化。
对于许多Linux用户来说，下载和安装cloog-ppl软件包可能是一个挑战。然而，幸运的是，Linux系统为用户提供了许多不同的方式来下载和安装软件包。
原创
2024-05-24 10:13:39
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在进行深度学习模型的开发与应用时，PyTorch因其灵活性和用户友好性受到广泛欢迎。然而，在实际部署中，我们常常面临将PyTorch模型转换为PPL（Predictive Programming Language）的问题，力求实现更高的性能与更好的兼容性。因此，了解如何将PyTorch模型转为PPL，将有助于模型在生产环境中的应用。
### 背景定位
在实际业务场景中，许多应用需要将机器学习模
摘要：考生成功通过苏州2021年6月PMP®考试后，最关心的应当是证书领取方面的问题。获得PMP®证书，意味着考生已经具备高品质的项目管理知识技能，并能胜任更高要求的项目管理工作，那么苏州2021年6月PMP®证书下载入口在哪？
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2023-11-05 01:51:28
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写在前面也许现在的你需要用PB完成毕业设计、需要维护远古时代的代码，又或者是你呆的公司就是要求要用PB开发项目。不管你是出于什么原因还在使用PB，不可否认PB在数据窗口非常优秀，熟练使用之后开发数据库相关的应用非常高效但由于PB这一框架出现得比较早，而且主要用于传统基于数据库得CS开发。在网络、系统、数据传输等方面有很多欠缺，需要实现某些功能特别费劲，需要引入各种动态库才能实现一、PB项目开发痛点
