問題:出現的語句是否合理。 在歷史的發展中,語言模型經歷了專家語法規則模型(至80年代),統計語言模 ...
概念 統計語言模型:是描述自然語言內在的規律的數學模型。廣泛應用於各種自然語言處理問題,如語音識別 機器翻譯 分詞 詞性標注,等等。簡單地說,語言模型就是用來計算一個句子的概率的模型 即P W ,W ,W ....WK 。利用語言模型,可以確定哪個詞序列的可能性更大,或者給定若干個詞,可以預測下一個最可能出現的詞語。 N gram語言模型 簡述 NLP中,人們基於一定的語料庫,可以利用Ngram來 ...
2017-12-21 23:01 0 4312 推薦指數:
問題:出現的語句是否合理。 在歷史的發展中,語言模型經歷了專家語法規則模型(至80年代),統計語言模 ...
說到自然語言,我就會想到朴素貝葉斯,貝葉斯核心就是條件概率,而且大多數自然語言處理的思想也就是條件概率。 所以我用預測一個句子出現的概率為例,闡述一下自然語言處理的思想。 統計語言模型-概率 句子,就是單詞的序列,句子出現的概率就是這個序列出現的概率 可以想象上面這個式子計算量 ...
自然語言處理的一個基本問題就是為其上下文相關的特性建立數學模型,即統計語言模型(Statistical Language Model),它是自然語言處理的基礎。 1 用數學的方法描述語言規律 假定S表示某個有意義的句子,由一連串特定順序排列的詞ω1,ω2,...,ωn組成,這里n是句子的長度 ...
原文轉載:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已經在圖像和音頻領域取得了驚人的成果,但是在 NLP 領域中尚未見到如此激動人心的結果。關於這個原因,引一條我比較贊同的微博。 @王威廉:Steve Renals算了一下 ...
本篇帶來Facebook的提出的兩個預訓練模型——SpanBERT和RoBERTa。 一,SpanBERT 論文:SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans GitHub:https ...
這是一篇還在雙盲審的論文,不過看了之后感覺作者真的是很有創新能力,ELECTRA可以看作是開辟了一條新的預訓練的道路,模型不但提高了計算效率,加快模型的收斂速度,而且在參數很小也表現的非常好。 論文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DIS ...
基於統計語言模型的文本糾錯方法研究 【摘要】利用文本糾錯技術來查找數據中的錯誤信息並糾正,提高信息准確度與質量,如今已成為自然語言處理技術中面臨的重要課題。本文中,我們通過抓取大量高質量語料數據並通過基於統計訓練生成N-Gram語言模型作為糾錯主要方法,同時設計相似匹配算法來輔助提高混淆詞 ...
1. 語言模型 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. 從Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...