OOV问题及其常用解决方法 什么是oov问题？ 在encoder-decoder
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2021-07-15 16:13:00
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OOV 是什么？OOV 问题是NLP中常见的一个问题，其全称是Out-Of-Vocabulary，下面简要的说了一下OOV：怎么解决？下面说一下Bert中是怎么解决OOV问题，如果一个单词不在词表中，则按照subword的方式逐个拆分token，如果连逐个token都找不到，则直接分配为[unknown]...
原创
2021-06-23 18:48:00
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NLP中的OOV问题以及处理方式
原创
2022-01-25 15:28:42
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高维空间向量搜索—腾讯词向量相似检索实践最近工作上遇到一些语料OOV问题，想到可以使用同义词进行替换来弥补部分OOV带来的问题，于是就有了本篇博客的相关实验。 最简单的可以使用gemsim在语料库上训练一个word2vec，然后使用gemsim自带的相似度API直接进行计算，这种方法是最简单的(不考虑内存消耗，计算时间的情况下)。但是自己的语料本身就有OOV问题，训练后，估计效果也不行，于是想到使
本文简单地介绍了KWS的原理——为Lattice中每个词生成索引并进行搜索；介绍了如何处理OOV——替补（Proxy，词典内对OOV的替补）关键词技术；介绍了KWS的语料库格式；介绍了KWS在Kaldi中的示例训练脚本和搜索脚本。 KWS系统示例： 论文下载： http://www.clsp.jhu.edu/~guoguo/papers/icassp2013_lexico
摘要：BPE和BBPE是NLP中两种重要的子词分割算法。BPE通过合并高频字符对构建词表，适用于特定语言但存在OOV问题；BBPE在字节级别操作，利用UTF-8编码处理多语言文本，几乎消除OOV风险但词表较大。两者都通过迭代统计和合并高频单元来构建词表，其中BBPE能自动学习汉字等复杂字符的组成。BBPE通过字节组合层级关系（如"深度"由多个字节符号合并而成）实现更好的泛化能力，特别适合多语言处理场景。（150字）
Impalad 查询的session经常不会自动关闭，长时间占用资源，impala社区有人整理了一个Python脚本，可以定时执行去关闭超时的session：from bs4 import BeautifulSoupimport bs4import urllib.requestimport requestsimport csvimport redef del_oov(ip): urlpage = 'http://%s/sessions' % ip page = u.
原创
2022-01-07 16:05:24
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Impalad 查询的session经常不会自动关闭，长时间占用资源，impala社区有人整理了一个Python脚本，可以定时执行去关闭超时的session：from bs4 import BeautifulSoupimport bs4import urllib.requestimport requestsimport csvimport redef del_oov(ip): urlpage = 'http://%s/sessions' % ip page = u.
原创
2021-06-21 16:06:39
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目录subword产生背景subword主流算法BPEwordpieceunigram language modelbert 的分词参考资料subword产生背景word-level模型导致严重的OOV，而character-level模型粒度又太小过大的词典会带来两个问题：
稀疏问题: 某些词汇出现的频率很低，得不到充分的训练计算量问题: 词典过大，也就意味着embedding
1、上下文无关语义表示方式存在问题 语义不同的词具有相同的表示，（apple 电子产品苹果/水果苹果） 容易出现oov问题2、神经语言编码器2.1、序列模型 cnn/rnn等，捕获局部信息和序列依赖信息，无法捕获长距离依赖。易训练2.2、非序列模型  
文章目录Lesson-02==简易版的导航地图==：任务要求：思路：与自然语言处理关系==搜索算法==广度优先遍历：深度优先遍历：Prim最小生成树：==机器学习==波士顿房价预测问题每个特征的数据拟合处理 Lesson-02 Previous Course:Out of Vocabulary(OOV)? Pr(w_o) = constant < Pr(w_1) : 设置成小于一次频率简易
一、背景 由于针对于OOV的问题，在最初的全切分阶段已经不可能进入词网，无召回可谈，那如何辨别新词汇呢？ 只要将每个汉字组词时所处的位置（首尾等）作为标签，则中文分词就转化为给定汉字序列找出标签序列问题。 字构词就是序列标注模型的
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2024-09-10 10:15:13
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之前发文剖析了「结巴分词」中用「DAG」和「Viterbi」算法进行中文分词的两个方案。有了前面的基础，这里再来讨论词性标注(POS)与关键词提取。词性标注如图，在 DAG分词时所用的 dict 里面含有词汇、词频和词性三个信息。所以，最简单的情况下，只需要在分词时查询 dict 记录下每个词的词性即可。对于 dict 中没有给出 pos 信息，或者采用 Viterbi 算法对 OOV 做分词时，
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2023-08-04 17:45:05
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前言
文章来源：LawsonAbs（CSDN）
如果需要快速掌握，请跳至 3.实例 部分
1. 简介
BPE是Byte-Pair Encoding的缩写。在NLP中的应用，主要就是为了词分割，即将一个单词tokenize 的过程。我们都知道在处理NLP问题时，有时候模型碰到的词没有出现在词表中，这就是常说的OOV 问题，那么该怎么解决这种问题呢？于是伟大的先行者们就尝试使用subword （就是
原创
2021-07-21 14:42:32
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word2cev原理常见问题:W2V思想:做法加速公式推导源码评价cbow、skip-gram哪个更好？NS、HS哪个更好？OOV问题怎么解决呀？ 10.loss怎么计算呢？明白分布式表示前面的one-hot表示形式：one-hot缺点;分布式优点;懂得cbow、skip的思想; 2.上面不考虑位置，其实就是问题，对应bert考虑了; 3。为什么简化的原因： 任务不是为了训练最后的结果有多好，而是
文章目录融入字典知识的神经中文分词一、背景二、 主要方法 融入字典知识的神经中文分词一、背景当前基于深度神经网络的中文分词方法直接从标注样本/句子中学习相关信息，缺乏处理稀有词以及和训练集来自不同领域的数据的能力。OOV(Out-of-vocabulary)问题是监督学习最主要的问题。例如，中文句子“人工智能最近很火”，它的正确分割是“人工智能/最近/很火”。然而，如果“人工智能”没有出现在标注
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2023-12-02 14:53:47
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lemminflect一个用于英文引理和屈折的python模块。关于lemminflect使用字典方法对英语单词进行柠檬化，并将其屈折成用户提供的格式通用依赖项或penn treebank标记。该库通过应用神经网络技术对单词形式进行分类并选择适当的变形规则来处理词汇表外(oov)单词。该系统充当独立模块或SPAcy的扩展。nlp系统。词典和词法规则来自于nih的专业词典，其中包含了大量关于英语单词
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2024-06-11 13:31:46
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1、隐马尔可夫链路一般较短原因 连乘链路太长，会导致数据稀疏，零频词太多 2、零频问题的一般解决方案平滑/回退/差值当n设置较小时，仍然会存在oov问题（语料中未出现的词）2.1、平滑2.1.1、加1平滑/拉普拉斯平滑当很多词出现次数较少时，加1会带来较大的偏差，加1平滑效果一般不佳2.1.2、delta平滑/加k平滑2.1.3、good Turing 平滑为出现频次为r次词的
1.前言bert是非常出名的预训练模型，它在很少的数据也能有很好的表现。 在我们将要引出bert模型时，先来简单diss其他常见模型的缺点吧！！diss Word2vec word2vec 不能解决一词多义，也不能解决OOV问题，生成的句子和文档向量也差强人意diss RNN 最出名的缺点是：不能并行，训练速度太慢了diss CNN 虽然可以并行，但太适用于分类任务了，用在其他NLP任务上，效果
构建词表是NLP任务中的一个基本要求，传统的方法是对各个句子进行分词，然后选取频率最高的N个词组成词表。但是这样的做法不可避免的会带来一些问题，如OOV问题，低频次/稀疏词的语义很难获取（因为没有训练）等。为解决上述问题，提出了subword模型。该模型的划分粒度介于词与字符之间，如将"looking"分割为“look”和“ing”两个子词，因而它能够大大降低词典的大小，同时对相近词能更好的处理s
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2024-06-25 17:44:16
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