文章目录一、为什么使用Pointer Network？二、Pointer Network的结构1.Pointer Network网络如何解决OOV问题三、如何通过结合Pointer Network处理语言生成?1.语言生成中的生成重复词的问题的解决办法四、PGN网络代码实现 一、为什么使用Pointer Network？ 传统的seq2seq模型是无法解决输出序列的词汇表会随着输入序列长度的改
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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加法平滑 对OOV分配1/V，所有OOV概率一样Good-truning 估计 Good-Turing估计是许多数据平滑技术的核心。它的基本思想是：将统计参数按出现次数聚类（如果 #(xj ) = #(xj‘), then θ[j] = θ[j’]），出现一次的多少，出现两次的多少，等等，然后用出现次数加一的类来估计当前类。 对于出现r次的，修正为disc® OOV，r=0时Katz平滑 它的思
概念理解Word：一个单词，例如helloCharacter：一个字母，例如aSubword：①若使用单词进行编码，由于单词多且杂，容易导致OOV问题，而且不太好编码 ②若使用字母进行编码，又太少，容易丢失语义；所以人们发明了subword，将一个word分成多个subword，同时兼顾了①②两个问题。OOV：Out of Vocabulary
原创
2022-04-29 15:52:06
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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
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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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
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
前言
文章来源：LawsonAbs（CSDN）
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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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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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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
说APM就不能不谈操作，坛子里高手如云，多少人的阅历不下数千盘REP，数百盘VOD，在此我就从职业选手的操作谈起。记得大家比较喜欢谈的一个问题是谁的操作好，往往没有什么结果，JULY和NADA的APM超高，而GORUSH、IPX和OOV的APM并不快，但是如果凭这个评论操作优劣，是没有人会认同的。虽然APM有差别，有的时候能差到一两百，但是仍然难以判断操作优劣。为什么会这样？那是因为操作没有被公认
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精选
2006-06-06 16:10:06
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[nlp-信息抽取]1.新词提取1. 基本原理(1) 信息熵(2) 互信息2.关键词提取1.词频统计2.TF-IDF3.TextRank 1.新词提取概述 新词是一个相对的概念，每个人的标准都不一样，所以我们这里定义: 词典之外的词语(OOV)称作新词。新词的提取对中文分词而言具有重要的意义，因为语料库的标注成本很高。那么如何修订领域词典呢，此时，无监督的新词提取算法就体现了现实意义。1. 基本
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。在过去的几年里，随着深度学习和神经网络技术的发展，NLP 领域取得了显著的进展。然而，在处理自然语言中的罕见词(out-of-vocabulary, OOV)问题方面，NLP 仍然面临着巨大的挑战。罕见词是指在训练数据中出现频率较低的词语，它们在处理大规模语言数据时会对模型性能产生负面影响
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
