腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式，满足不同类型开发者需求... 语音识别 简介 腾讯云语音识别 为企业提供极具性价比的语音识别服务 被微信王者荣耀 腾讯视频等大量内部业务使用 外部落地录音质检 会议实时转写 法庭审讯记录 语音输入法等多个场景 产品文档 产品视频 实时...腾讯云视频智能识别基于腾讯各实验室（优图实验室、微信智聆等）最新研究成果，为您提供视频
ViLLa（Video Reasoning Segmentation with Large Language Model）焦于视频理解中的一个新颖而具有挑战性的任务——视频推理分割。传统视频感知模型往往受限于对显式文本描述或预定义类别的依赖，缺乏理解用户隐含意图的能力，尤其是在处理复杂物体运动的视频场景中。为此，论文提出了视频推理分割任务，旨在根据复杂的文本查询输出视频中目标实例的分割掩码序列。不
原创
2024-08-03 23:38:50
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概要统计语言模型的目标是学习句子中词的联合概率，这其中有个非常严重的问题就是维度灾难。论文提出使用神经网络模型对词进行分布式表示：关联词汇表中的每个词，形成一个分布式词特征向量根据词序列中词的特征向量表示词序列的关联概率函数学习词特征向量和关联概率函数的参数特征向量可以表示词的不同方面，因为每个词都与向量空间中的一个点相关联。概率函数则是以词序列的条件概率表示，使用多层神经网络进行训练函数的参数。
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2024-05-07 08:20:30
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文章目录一、数学模型1、由来2、unigram3、bigram4、trigram5、概率计算二、文本生成案例 一、数学模型1、由来语言模型起初是为了计算句子的合理性。在我们看来一句话是否合理主要还是判断其是否合乎语法，表达清晰，通俗的来讲就是：说的是不是人话。人为地判断虽然具有可行性，但是对于计算机来说，这无疑是对牛弹琴！于是自然语言处理界殿堂级缔造者贾里尼克提出使用概率来判断句子合理性，即：一
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2024-04-29 21:59:00
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语言模型要做的事情就是估测一个word sequence(也就是一句话的概率)，也就是说给你一个句子(由一串词汇word构成的)，这个就代表的是word，例子中有个word，这个合起来就是一个句子。language model要做的事情就是，你要找一个function告诉我们说这个句子出现的概率有多大。 举例来说： recognize speech和wreck a beach，他们的发音其实
语言模型（Language Model）是描述自然语言内在规律的数学模型。构造语言模型是计算语言学的核心。在实践中，语言模型广泛地用于语言识别、手写体文字识别、机器翻译、键盘输入、信息检索等研究领域。 语言模型可分为传统的文法型语言模型和基于统计的语言模型。文法型语言模型是人工编制的语言学文法，文法规则来源于语言学家掌握的语言学知识和领域知识，但这种语言模型不能处理大规模真实文本。为满足这一
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2024-05-07 18:19:19
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写在前面好久不见，今天小喵要跟大家分享一篇23年2月的论文《REPLUG: Retrieval-Augmented Black-Box Language Models》[1]，这么热乎的文章，建议大家先收藏再看。23年的这篇论文提出了检索增强的新范式，即REPLUG。它将语言模型当作一个黑盒子，即冻结语言模型的参数不再优化，转而去优化检索组件让检索组件来适配语言模型，以此来消除语言模型的“幻觉”，
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2024-03-22 13:20:53
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！© 作者｜闵映乾机构｜中国人民大学研究方向｜自然语言处理 以一个较为生动形象但可能不那么恰当的例子开始，如果将各位学者在AI领域的研究进程比作西天取经，希冀有朝一日得到真经，让人工智能真的成为改变世界的智能，那么近些年的预训练语言模型（PLM）可以说暂时成为了西行路上的大师兄。它所学甚多（经过了庞大的语料训练，蕴含了庞大的知识），精通七十二般变化，拔下一撮猴毛就成了一个军队（可以涉猎各种下游任
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2024-04-03 09:20:12
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文章目录Language Model IntroductionLM 的目标Chain Rule for Language ModelMarkov AssumptionLM计算实例（based 1st order）Language ModelLanguage Model: UnigramLanguage Model: BigramLanguage Model: N-gram估计语言模型的概率Uni
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2024-06-14 22:36:01
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语言模型是很多自然语言处理应用的基石，非常多自然语言处理应用的技术都是基于语言模型。 语言模型的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率。一、 评价方法语言模型效果好坏的常用评价指标时复杂度（perplexity）。在一个测试集上得到的perplexity越低，说明建模的效果越好。计算perplexity值的公式如下： 在语言模型的训练中，通常采用 perplexity 的对数表达式： 相比乘积求平
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2024-03-26 16:44:28
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AI之语言模型语言模型n元语法n 元语法缺陷语言模型数据集读取数据集建立字符索引时序数据的采样随机采样相邻采样例题 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 T 的词的序列 ，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： 本文介绍基于统计的语言模型，主要是 n 元语法（ n -gram）。在后续内容中，我们将会介绍基于神经网络的语言模型。 语言模型
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2023-12-25 12:21:07
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视频：视频是由一幅幅单独的画面序列（帧 frame）组成 ，这些画面以一定的速率（帧率 fps）连续地投射在屏幕上，使观察者具有图像连续运动的感觉大于5 FPS时图像是活动的大于24FPS是图像连续流畅视频技术发展趋势：一：模拟视频模拟视频（Analog Video）是一种用于传输图像并且随时间连续变化的电信号。依靠调幅的手段在空间传播，或用盒式磁带录像机存放在磁带上。摄像机前的被拍摄物体的不同亮
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2024-07-31 17:21:15
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ELMO全称为 embedding from language model，顾名思义从语言模型中获取词向量。之前的词向量方法的两个问题： 1.复杂的词特性，语法(pos任务)和语义(消歧)。 2.多义，不同上下文语境中词的语义不同。ELMO方法:使用大语料训练一个预训练语言模型；语言模型作为一个函数，不同句子输入时，输出不同的词向量表示，可以解决
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2024-03-01 15:24:46
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语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为$T$的词的序列$w_1, w_2, \ldots, w_T$，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： $$ P(w_1, w_2, \ldots, w_T). $$ 本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是$n$
原创
2021-08-06 09:44:16
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语言模型语言模型语言模型1.词向量-20132.句和文档的embedding-20143.GloVe-20144.Skip Thought-20155.大规模预料模型-20166.Deep contextualized word represntations-20187.Transformer-XL-20198.BERT—NAACL-20199.ERNIE-201910.RoBERT-2020...
原创
2021-08-02 14:45:18
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多维数组
原创
2021-08-02 15:36:49
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assertion
断言(assert)是一种描述性语言，通过描述的期望结果来进行仿真验证。断言有一个更加基础的信息，我们称为属性(property)，属性可以作为断言结果，功能覆盖点，形式检查和约束随机激励生成。断言相比较与testcase的仿真验证，对设计的可见度要求比较高，可以帮助快速定位错误的根源，断言可以分布在设计各个部位。在项目中使用断言，有
1.N-Gram的原理N-Gram是基于一个假设：第n个词出现与前n-1个词相关，而与其他任何词不相关。（这也是隐马尔可夫当中的假设。）整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率乘积。各个词的概率可以通过语料中统计计算得到。假设句子T是有词序列w1,w2,w3…wn组成，用公式表示N-Gram语言模型如下：P(T)=P(w1)*p(w2)*p(w3)***p(wn)=p(w1)*p(w2|w1)*p
一个句子在语料库中出现的概率，该如何计算？句子由单词构成，把句子表示成单词列表，则一个句子在一个语料库出现的概率为： 而利用极大似然估计可以计算每个后验概率： 随着句子长度的增大，语料库极有可能统计不到长句子的频次，导致=0 马尔科夫链：给定时间线上一串事件顺序发生，每个事件发生概率只取决于前一个事件。(bigram) 模型：&nb
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2024-04-06 21:41:36
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一. 原理介绍在研究生实习时候就做过语言模型的任务，当时让求PPL值，当时只是调包，不求甚解，哈哈哈，当时也没想到现在会开发这个评价指标，那现在我来讲一下我对这个指标的了解，望各位大佬多多指教。1. 这个困惑度是如何发展来的呢？ 在得到不同的语言模型（一元语言模型、二元语言模型....）的时候，我们如何判断一个语言模型是否好还是坏，一般有两种方法：一种方法将其应用到具体的问题
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2024-03-26 14:58:43
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