关于Python Python 是一种简洁优美的编程语言，它具有面向对象的特征，较好的粘合其他语言的能力及跨平台性。然而我认为同样重要的是， 它简单易学，书写代码简洁快速。此外，Python 提供了较多的模快，包含了相当多的功能，所以只要有一个可行的想法，那么用 Python 解决起来会是比较容易的。下面几个例子都源于我遇到的一些实际问题。借助于 Python，这些问题的解决都显得轻而易
这是一系列自然语言处理的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 信息熵信息是我们一直在谈论的东西，但信息这个概念本身依然比较抽象。在百度百科中的定义：信息，泛指人类社会传播的一切内容，指音讯、消息、通信系统传输和处理的对象。但信息可不可以被量化，怎样量化？答案当然是有的，那就是“信息熵”。早在1948年，香农(Shannon)在他著名的《通信的数学原理》论文中指出：“信息是用来
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2024-07-08 23:10:37
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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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模块 一.简介模块基本上就是一个包含了所有你定义的函数和变量的文件。为了在其他程序中重用模块，模块的文件名必须以.py为扩展名。 例如： #!/usr/bin/python
# Filename: using_sys.py
import sys
print 'The command line arguments are:'
for i in sys.argv:
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2024-08-05 10:49:30
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Paper：https://arxiv.org/pdf/1912.02164.pdfCode：https://github.com/uber-research/PPLM 本文讨论了一种受控文本生成的替代方法，称为即插即用语言模型（PPLM），该方法在Uber AI 的最新论文中得到介绍。PPLM允许用户将代表所需控制目标的一个或多个简单属性模型灵活地插入到大型无条件LM中。该方
格式：“if 后的结果” if num >= 60 else “else的结果”def test\_judge2(self):
"""
使用三元运算符判断 成绩是否及格
@return:
"""
num = int(input("请输入一个数字："))
# 这个三元运算符和 JAVA，C不同，它if后的结果是写在最前面的
res = "及格" if num &g
# Python中的困惑度（Perplexity）解析
随着自然语言处理（NLP）领域的迅猛发展，了解如何评估语言模型的性能显得尤为重要。困惑度（Perplexity）是一个常用的评估指标，它可以帮助我们了解模型对测试数据的预测能力。本文将深入探讨困惑度的概念、计算方法，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是困惑度？
困惑度是一个衡量语言模型对一系列句子的预测能力的指标。简单来说，
本篇内容翻译自Speech and Language Processing. Daniel Jurafsky & James H. Martin.链接：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ 不愧是自然语言处理领域的圣经，读起来流畅自然，以后还是要多读经典。困惑度（Perplexity, PP）用来评估一个语言模型的好坏。 我们知道语言模型是用来计
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2023-12-13 06:28:31
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一、前言这片博客从信息论的角度解读信息熵、交叉熵和困惑度。有助于帮助在机器学习之路上理解相应的损失函数和评价指标。要了解交叉熵和困惑度是怎么计算的，以及为什么这样计算是有效的，我们需要从基础的信息量谈起。 另外，在谈及信息量和信息熵的时候，会从数据编码和数据压缩的角度解释，所以阅读本文需具备数据结构中哈夫曼编码的先验知识,并大致了解逻辑回归。二、信息量什么是信息量呢？首先我们先用一句话概括，后面再
循环神经网络循环神经网络的构造one-hot向量裁剪梯度困惑度 我们通常使用困惑度（perplexity）来评价语言模型的好坏。困惑度是对交叉熵损失函数做指数运算后得到的值。特别地，最佳情况下，模型总是把标签类别的概率预测为1，此时困惑度为1； 最坏情况下，模型总是把标签类别的概率预测为0，此时困惑度为正无穷； 基线情况下，模型总是预测所有类别的概率都相同，此时困惑度为类别个数。 显然，任何一个有
# Python中的困惑度（Perplexity）及其应用
在自然语言处理（NLP）领域，困惑度（Perplexity）是评估语言模型质量的重要指标。它衡量模型对一组文本生成的可能性，数值越低表示模型越好。那么，困惑度的计算原理是什么？它在Python中如何实现？本文将一一带你了解，并配以代码示例和可视化工具，如甘特图和表格。
## 一、困惑度的定义
困惑度是根据概率分布计算的，用于评估给定
Python语言简单易用，但容易给Python入门学习级别的朋友造成一些微妙的，难以捕捉的错误，稍不注意就入坑了。因此，今天给大家总结一些易犯的小错误，让你轻松进行不踩坑的Python学习。 1、缩进，符号和空格不正确 写代码时大家会使用缩进、对齐、空格等，其目的是为了提高代码的可读性。但在python语言中，许多功能都依赖于缩进。比如在创建一个新类时，该类中的所
# 理解困惑度（Perplexity）及其在自然语言处理中的应用
困惑度（Perplexity）是自然语言处理中一个重要的指标，常用于评估语言模型的性能。其基本思想是测量一个概率分布的复杂程度，困惑度越低，模型的预测能力越强。这篇文章将介绍如何在Python中计算困惑度，并通过代码示例来让你更好地理解这一概念。
## 什么是困惑度？
困惑度可以视为模型在处理文本时的不确定性。具体来说，给定一
原创
2024-09-13 05:24:52
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# 如何实现"LDA困惑度 Python"
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何使用Python实现LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的困惑度计算。首先，我们需要了解LDA模型的基本原理和流程，然后逐步实现计算困惑度的步骤。
## LDA模型流程
下面是实现LDA模型困惑度的整体流程，我们将使用Python中的gensim库来实现：
```markdo
原创
2024-05-16 06:41:20
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今天重新看了一下python的一些知识点，发现有很多遗漏点。可变类型与不可变类型：可变类型指的是值可以改变的类型，例如列表，字典不可变类型指的是值不可改变的类型，例如数值类型int, long, bool, float，字符串str，元组这里的不可变指的是不能通过其它变量来改变当前变量的值。而可变可以通过其它变量来改变当前变量的值。例如：a = 1b = a # b用a初
无论是n-gram语言模型(unigram, bigram, tirgram),还是理论上可以记忆无限个单词的无穷元语法(∞-gram)和递归神经网络语言模型(RNN Language Model)，都会涉及到一个最关键的问题：如何来评价这些语言模型的好坏？语言模型是很多涉及到产生文字或预测文字概率的NLP问题的组成部分，因此最为直观的评价方法是对应用语言模型的NLP任务进行评估。为了评估语言模型
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2023-11-29 09:14:17
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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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# 如何实现“Python主题困惑度代码”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意帮助你学习如何实现“Python主题困惑度代码”。在本篇文章中，我将以清晰的步骤指导你完成这个任务。同时，我会提供每个步骤所需要的代码，并对这些代码进行注释，以帮助你理解其作用和意义。
## 流程图
以下是实现“Python主题困惑度代码”的整个流程图。你可以通过这个图表来了解整体的步骤和顺序。
``
原创
2024-01-20 09:50:19
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# 使用 Python 计算 LDA 的困惑度
主题介绍：LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型，用于从文档集合中识别潜在的主题。困惑度（Perplexity）是评估 LDA 模型性能的重要指标。本文将指导你如何用 Python 计算 LDA 的困惑度，适合刚入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，我们首先梳理一下整个计算 LDA 困惑度的流程，如下
原创
2024-09-10 05:07:42
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1. 计算前n个整数的和def sumOfN(n):
theSum = 0
for i in range(1,n+1):
theSum += i
return theSum
print(sumOfN(10))解法一def sumOfN(n):
return (n*(n+1))/2
print(sumOfN(10))解法二2. 乱序字符串检查乱序字符串
