本篇帶來XL-Net和它的基礎結構Transformer-XL。在講解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL，Transformer-XL不屬於預訓練模型范疇，而是Transformer的擴展版，旨在解決Transformer的捕獲長距離依賴信息的上限問題。接下來我們詳細的介紹 ...

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 ...

參考： https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA http://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 語言模型本質上是在回答一個 ...

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 ...

語言模型的基本概念 本文介紹一下有關語言模型的基本概念，但是在介紹語言模型之前，先簡單回顧一下自然語言處理這個大問題吧。現在自然語言處理的研究絕對是一個非常火熱的方向，主要是被當前的互聯網發展所帶動起來的。在互聯網上充斥着大量的信息，主要是文字方面的信息，對這些信息的處理離不開 ...

目錄: 一基本訓練 二語言模型打分 三語言模型剪枝 四語言模型合並 五語言模型使用詞典限制 一、基本訓練 有兩種訓練方法，分別如下： #choice1: text->count->lm #ngram-count -text $text -vocab ...

語言模型發展綜述 摘要 語言模型（language model）是自然語言處理中非常基礎且重要的問題。本文首先介紹了語言模型的定義及其應用場景，接着說明了語言模型的發展歷史，本文將語言模型分為統計語言模型和神經網絡語言模型兩個大階段，對各個階段中出現的語言模型的特點、數學原理、對之前模型的改進 ...

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 ...