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 ...
定義 什么是語言模型,通俗的講就是從語法上判斷一句話是否通順。即判斷如下的概率成立: p text 今天是周末 gt p text 周末是今天 鏈式法則 chain rule p w ,w ,...,w n p w p w w p w w ,w ...p w n w ,w ,...,w n Markov assumption Markov assumption first order p w ,w ...
2020-07-16 22:01 0 758 推薦指數:
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 ...
自回歸語言模型(Autoregressive LM) 在ELMO/BERT出來之前,大家通常講的語言模型其實是根據上文內容預測下一個可能跟隨的單詞,就是常說的自左向右的語言模型任務,或者反過來也行,就是根據下文預測前面的單詞,這種類型的LM被稱為自回歸語言模型。GPT 就是典型的自回歸語言模型 ...
前一篇文章 用 CNTK 搞深度學習 (一) 入門 介紹了用CNTK構建簡單前向神經網絡的例子。現在假設讀者已經懂得了使用CNTK的基本方法。現在我們做一個稍微復雜一點,也是自然語言挖掘中很火的一個模型: 用遞歸神經網絡構建一個語言模型。 遞歸神經網絡 (RNN),用圖形化的表示則是隱層 ...
論文地址:http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/Publications/lm_jmlr.pdf 論文給出了NNLM的框架圖: 針對論文,實現代碼如下(https://github.com/graykode/nlp-tutorial): ...
1. NLP問題簡介 0x1:NLP問題都包括哪些內涵 人們對真實世界的感知被成為感知世界,而人們用語言表達出自己的感知視為文本數據。那么反過來,NLP,或者更精確地表達為文本挖掘,則是從文本數據出發,來盡可能復原人們的感知世界,從而表達真實世界的過程。這里面就包括如圖中所示的模型和算法,包括 ...
unit的RNN模型: BiLSTM RNN model: ...
語言模型簡介(Language Model) 簡單的說,語言模型 (Language Model) 是用來計算一個句子出現概率的模型,假設句子 ,其中 代表句子中的第 個詞語,則語句 W 以該順序出現的概率可以表示為: 其中 , $p(w_n|w_1^{n-1}) = p ...
有了一個語言模型,就要判斷這個模型的好壞。 現在假設: 我們有一些測試數據,test data.測試數據中有m個句子;s1,s2,s3…,sm 我們可以查看在某個模型下面的概率: 我們也知道,如果計算相乘是非常麻煩的,可以在此基礎上,以另一種形式來計算模型的好壞程度。 在相乘 ...