1. 語言模型 2. RNN LSTM語言模型 (梯度權重) (1)one to one : 圖像分類 (2)one to many:圖片描述 (3)many to one:文本情感分析、分類 (4)many to many(N ...
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有多大。 為了減少計算量,常常用一個估計值來代替上面的概率。估計該值常用的方法有 n gram 決策樹 最大熵模型 條件隨 ...
2019-03-14 21:38 0 672 推薦指數:
1. 語言模型 2. RNN LSTM語言模型 (梯度權重) (1)one to one : 圖像分類 (2)one to many:圖片描述 (3)many to one:文本情感分析、分類 (4)many to many(N ...
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(W1,W2,W3....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 ...
基於LSTM語言模型的文本生成 目錄 基於LSTM語言模型的文本生成 1. 文本生成 1.1 基於語言模型的文本生成 1.2 使用深度學習方法的文本生成 1.3 Sampling問題 ...
1,概述 語言模型可以說是NLP中最基本的任務,無論是詞向量,預訓練模型,文本生成等任務中都帶有語言模型的影子。語言模型本質上是對一個自然世界中存在的句子建模,描述一個句子發生的概率,因此語言模型也是一個自回歸的任務。語言模型是一個上下文強依賴的任務,不僅需要捕獲長距離的信息,還需要學到詞 ...
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 ...
神經結構進步、GPU深度學習訓練效率突破。RNN,時間序列數據有效,每個神經元通過內部組件保存輸入信息。 卷積神經網絡,圖像分類,無法對視頻每幀圖像發生事情關聯分析,無法利用前幀圖像信息。RNN最大 ...
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 ...