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 ...
,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,還需要學到詞之間的位置關系,從目前的技術來看,RNN系的模型在語言模型任務上的表現要優於transformer,主要原因還 ...
2020-06-14 22:19 0 1393 推薦指數:
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 ...
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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 ...
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 ...
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 ...
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的線性隱層的降維作用(減少訓練參數) 這是一個最初版的神經網絡語言模型 選取 ...
論文通過實現RNN來完成了文本分類。 論文地址:88888888 模型結構圖: 原理自行參考論文,code and comment(https://github.com/graykode/nlp-tutorial): LSTM ...