问题:出现的语句是否合理。 在历史的发展中,语言模型经历了专家语法规则模型(至80年代),统计语言模 ...
概念 统计语言模型:是描述自然语言内在的规律的数学模型。广泛应用于各种自然语言处理问题,如语音识别 机器翻译 分词 词性标注,等等。简单地说,语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型 即P W ,W ,W ....WK 。利用语言模型,可以确定哪个词序列的可能性更大,或者给定若干个词,可以预测下一个最可能出现的词语。 N gram语言模型 简述 NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用Ngram来 ...
2017-12-21 23:01 0 4312 推荐指数:
问题:出现的语句是否合理。 在历史的发展中,语言模型经历了专家语法规则模型(至80年代),统计语言模 ...
说到自然语言,我就会想到朴素贝叶斯,贝叶斯核心就是条件概率,而且大多数自然语言处理的思想也就是条件概率。 所以我用预测一个句子出现的概率为例,阐述一下自然语言处理的思想。 统计语言模型-概率 句子,就是单词的序列,句子出现的概率就是这个序列出现的概率 可以想象上面这个式子计算量 ...
自然语言处理的一个基本问题就是为其上下文相关的特性建立数学模型,即统计语言模型(Statistical Language Model),它是自然语言处理的基础。 1 用数学的方法描述语言规律 假定S表示某个有意义的句子,由一连串特定顺序排列的词ω1,ω2,...,ωn组成,这里n是句子的长度 ...
原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果。关于这个原因,引一条我比较赞同的微博。 @王威廉:Steve Renals算了一下 ...
本篇带来Facebook的提出的两个预训练模型——SpanBERT和RoBERTa。 一,SpanBERT 论文:SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans GitHub:https ...
这是一篇还在双盲审的论文,不过看了之后感觉作者真的是很有创新能力,ELECTRA可以看作是开辟了一条新的预训练的道路,模型不但提高了计算效率,加快模型的收敛速度,而且在参数很小也表现的非常好。 论文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DIS ...
基于统计语言模型的文本纠错方法研究 【摘要】利用文本纠错技术来查找数据中的错误信息并纠正,提高信息准确度与质量,如今已成为自然语言处理技术中面临的重要课题。本文中,我们通过抓取大量高质量语料数据并通过基于统计训练生成N-Gram语言模型作为纠错主要方法,同时设计相似匹配算法来辅助提高混淆词 ...
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...