原文:NLP模型之NNLM

背景 语言模型就是计算句子中的词按照组成句子的顺序排列的概率,由此来判断是不是正常句子。 传统的语言模型,N gram模型,基于马尔科夫假设,下一个词的出现仅依赖前面的一个或n个词 对一句话S x ,x ,x ,x ,x , amp x ,xn S x ,x ,x ,x ,x , ,xnS x ,x ,x ,x ,x , ,xn而言,它的概率: P S P x ,x ,x ,x ,x , ,xn ...

2019-07-18 17:35 0 538 推荐指数:

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NLP-02】NNLM

目录 研究背景 离散表示 分布式表示 神经网络 NNLM (Neural Network Language model),神经网络语言模型是03年提出来的,通过训练得到中间产物–词向量矩阵,这就是我们要得到的文本表示向量矩阵。 1、研究背景 维数灾难(curse ...

Mon May 25 06:43:00 CST 2020 1 650
神经网络语言模型NNLM

NNLM(Neural Network Language Model) 神经网络语言模型对理解word2vec模型有很大的帮助, 包括对后期理解CNN,LSTM进行文本分析时有很大的帮助. 模型训练数据 是一组词序列w1…wT,wt∈V。其中 V 是所有单词的集合(即训练预料中的词构成 ...

Fri Sep 02 00:44:00 CST 2016 0 1883
最强NLP模型-BERT

简介: BERT,全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一个预训练的语言模型,可以通过它得到文本表示,然后用于下游任务,比如文本分类,问答系统,情感分析等任务.BERT像是word2vec的加强版,同样是预训练得到词 ...

Tue Dec 18 01:07:00 CST 2018 0 1875
NLP学习(3)---Bert模型

一、BERT模型: 前提:Seq2Seq模型 前提:transformer模型 bert实战教程1 使用BERT生成句向量,BERT做文本分类、文本相似度计算 bert中文分类实践 用bert做中文命名实体识别 BERT相关资源 BERT相关论文、文章和代码资源汇总 ...

Fri Jul 26 01:38:00 CST 2019 0 435
NLP之语言模型

参考: https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA http://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 语言模型本质上是在回答一个 ...

Thu Jun 13 06:56:00 CST 2019 5 7951
[NLP]Transformer模型解析

简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文,论文里提出了一个新的模型,叫Transformer,这个结构广泛应用于NLP各大领域,是目前比较流行的模型。该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构,而是只使用attention ...

Thu Feb 27 07:05:00 CST 2020 0 2398
[NLP]AR模型与AE模型

AR语言模型(AutoRegressive LM):只能获取单向信息,即只能前向读取信息并预测t位置的单词或者从后向读取信息并预测t位置的单词,却不能同时获取双向信息,代表例子是GPT,GPT2,XLNet,ELMO AR LM的优点:比较擅长生成类任务 缺点:只能获取单向信息,不能获取双向信息 ...

Mon Mar 02 06:59:00 CST 2020 1 841
梳理NLP预训练模型

在2017年之前,语言模型都是通过RNN,LSTM来建模,这样虽然可以学习上下文之间的关系,但是无法并行化,给模型的训练和推理带来了困难,因此有人提出了一种完全基于attention来对语言建模的模型,叫做transformer。transformer摆脱了NLP任务对于RNN,LSTM的依赖 ...

Thu May 07 02:28:00 CST 2020 0 1007
 
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