# 实现NLP中的Soft Token
在自然语言处理（NLP）领域，处理文本的方式多种多样，其中“Soft Token”是一种相对较新的方法，旨在提高文本的处理效率与表达能力。对于刚入行的小白来说，理解如何实现Soft Token尤为重要。接下来，我将分步骤指导你如何实现Soft Token，并提供相应的代码示例。
## 流程概览
在实现Soft Token的过程中，我们可以遵循以下几个步
基于深度学习的文本分类3 文章目录基于深度学习的文本分类3part1:文本表示方法4 — 编码器:Transformer(1)位置编码(2)自注意力机制(3)残差连接(4)feed forwardpart2:两种预训练的方式(1)Masked LM (masked language model)(2)Next Sentence Predictionpart3:微调使用方法（1）模型训练（2）微调这
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2023-10-02 20:54:01
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概念token的引入：token是在客户端频繁向服务器端请求数据，服务器端频繁的去数据库查询用户名和密码并进行对比。由此，token出现了。token的定义：token是服务器端生成的一串字符串，作为客户端请求的一个令牌，当第一次登录后，服务器生成一个token并返回给客户端，客户端带着这个token前来发送请求，无需带上用户名和密码。使用token的目的：token的目的是为了减轻服务器的压力
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2024-01-11 22:37:56
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目录前言字粒度词粒度Subword粒度(1) BPE(2) Unigram LM(3)WordPiece(4) Sentencepiece总结前言当前最火的预训练模型大放异彩，但是在进行输入模型前，我们都需要将纯文本数学化，比如bert的tokenization，它就是将文本分割成token，然后量化成id。今天就来说说tokenization，目前关于这方面的研究已经有很多了，本质上
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2023-10-15 00:48:53
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文章目录一 NLP介绍1. 文本的`tokenization`1.1 概念和工具的介绍1.2 中英文分词的方法2. `N-gram`表示方法3. 向量化3.1 one-hot 编码3.2 word embedding3.3 word embedding API3.4 数据的形状变化二 文本情感分类1. 案例介绍2. 思路分析3. 准备数据集3.1 基础Dataset的准备3.2 文本序列化4.
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2023-10-20 11:29:52
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文章目录1. 语音识别概述1.1 Token的表示1.2 Acoustic Feature2. 语音识别深度学习模型2.1 Listen，Attend，and Spell（LAS）2.2 CTC2.3 RNN-T2.4 Neural Transducer2.5 MoChA3. 语音识别传统模型3.1 隐马尔可夫模型3.2 Tandem3.3 DNN-HMM Hybrid4. Alignment和
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2024-01-12 11:23:46
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# NLP中的Token：基础与实践
在自然语言处理（NLP）领域，Tokenization（分词）是一个非常重要的步骤。Token通常指的是文本中具有独立意义的最小单位，常见的Token包括单词、字符或句子等。通过Tokenization，原始文本可以被转换为更便于分析和处理的结构。在这篇文章中，我们将深入探讨Token的概念、重要性以及如何在Python中实现Tokenization。
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句法（Syntactic）分析是NLP的经典任务Syntactic tasks: Word levelWord level的句法分析任务有：形态分析、分词、序列标注形态分析：Morphological analysis，指将一个词的词根（stem）和词缀（prefix & suffix）提取出来的任务分词：Word segmentation or Tokenization，不同的语言分词方
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2023-10-20 13:45:46
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文章目录一、前言二、详细介绍2.1 token2.2 embedding2.3 encoding 一、前言token：模型输入基本单元。比如中文BERT中，token可以是一个字，也可以是等标识符。embedding：一个用来表示token的稠密的向量。token本身不可计算，需要将其映射到一个连续向量空间，才可以进行后续运算，这个映射的结果就是该token对应的embedding。encodi
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2023-10-17 14:05:41
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作为一个一直使用tf1.x版本的人，为了继续使用google强大的开源技术，同时也为了适配高级的3090系列显卡，还是学习了一下tf2.x版本，并重构了一些nlp相关任务的代码，将其全部用tf2.0版本替换。
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2023-11-06 17:49:01
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NLP数据预处理前言常见的数据预处理Tokenisationlowercase and true-casingstopwords removalStemming and Lemmatisation 前言如何成为一个优秀的NLP工程师，it’s not all about training! 很多小伙伴的模型在训练集上表现良好，却在测试集上表现欠佳，有的小伙伴甚至连训练集都拟合不了。一个优秀的NL
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2023-12-27 15:09:32
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自从开始使用Python做深度学习的相关项目时，大部分时候或者说基本都是在研究图像处理与分析方面，但是找工作反而碰到了很多关于自然语言处理（natural language processing： NLP）的问题，所以决定花点时间学习并且写下来，希望那些跟我一样同时在学习NLP的朋友能有一些帮助，学习过程中以英文为文本标准，后期会尝试用中文，并且将相关的信息补进来博客文章中。刚开始学习哪里讲得不好
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2023-10-19 22:51:43
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NLP-Tokenization BOW TF-IDF 学习笔记标识化 Tokenization基础概念One-hot encoding 独热编码N-grams 标识Stopwords 停顿词Normalization 标准化处理CASE Folding 大小写还原Stemming 提取词干Lemmatization 词形还原文本向量化和词袋模型词袋模型Bag of WordsTF-IDF与主题
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2023-10-23 23:22:05
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这个代码的问题何在？下面代码是君士坦丁堡硬分叉之前没有可重入漏洞的一个代码段，它会在分叉后导致可重入性。我们的Github页面（https://github.com/ChainSecurity/constantinople-reentrancy）展示了包括攻击合约在内的完整源代码。这个代码会被一种意想不到的方式攻击：它模拟了一个安全的资金共享服务。双方可以共同接收资金，决定如何分成，如果他们达成一
3、契约式设计 Design by Contract
可信软件设计的基础思想
谚语: When ideas fail, words come in very handy !
他人译文“殚思竭虑之时，文字将成为利器” 本人认为“当想法失败时，总会出来许多理由辩解”
3.1 问题的引入 由谁负责系统的可靠性？
3.2 Contract (契约) History Ton
目录1. 字粒度 2. 词粒度3. Subword 粒度3.1 BPE 字节对编码3.2 WordPiece (Character-Level BPE) 3.3 Byte-level BPE 我们知道很多NLP模型（Transformer, Bert）输入的其中一部
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2023-10-17 18:03:03
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# NLP中的Token是什么
## 简介
在自然语言处理（NLP）中，Token是指将文本分割成有意义的单元，比如单词、短语或者句子等等。Tokenization是NLP中的一个重要步骤，它将连续的文本序列划分成离散的Token，为后续的文本分析和处理提供基础。
在本文中，我将向你介绍Tokenization的基本概念和实现方法，以及如何在Python中使用相应的库来实现Tokenizati
原创
2023-09-01 14:59:13
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NLP中的token和tokenizer
## 概述
NLP（Natural Language Processing）自然语言处理是指对人类语言进行计算机处理和分析的领域。在NLP中，token是指将文本分割成独立的单元，通常是词或字符。Tokenizer是进行分词的工具，用于将文本转化为token序列。在本文中，我将向你介绍NLP中的token和tokenizer的概念以及如何实现它们。
原创
2023-12-27 05:51:33
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在NLP项目中，我们常常会需要对文本内容进行编码，所以会采tokenizer这个工具，他可以根据词典，把我们输入的文字转化为编码信息，例如我们本文信息是“我爱你”将转化为[2,10,3]，其中”我“在字典里对应数字2，”爱“在字典里对应数字10，经过转化之后的文本，就可以作为模型的输入了。因此我们可以知道如果字典不同，那意味着同一句话编码出来的数字也就是不同的，所以对于一个训练好的NLP模型，基本
# 如何实现NLP中的Token化
在自然语言处理(NLP)中，Token化是一个重要的步骤，它将输入文本分割成更小的单元，这些单元称为Token。Token可以是单词、短语或符号，具体取决于具体的应用场景。本文将以简单易懂的方式引导你完成Token化的实现过程。
## 流程概述
在实现Token化的过程中，我们将遵循如下基本步骤：
| 步骤 | 说明
