自然语言处理3 word2vec

合在了一起。 3.6 小结 托马斯·米科洛夫(Tomas Mikolov)在一系列论文 [22][23] 中提出了 word2vec。自论文发表以来,word2vec 受到了许多关注,它的作用也在许多自然语言处理任务中得到了证明。下一章,我们将结合具体的例子来说明 word2vec 的重要性,特别是 word2vec 的迁移学习的作用。 本章我们详细解释了 word2vec 的 CBOW 模型,并对其进行了实...

自然语言处理】【ChatGPT系列】WebGPT:基于人类反馈的浏览器辅助问答

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2112.09332.pdf 一、简介 ​ NLP \text{NLP} NLP中一个日益严峻的挑战是 long-form question-answering(LFQA) \text{long-form question-answering(LFQA)} long-form question-answering(LFQA),其需要一个很长的答案来回答开...

NLP自然语言处理Gensim词向量word2vec常见应用

Gensim是一个用于自然语言处理(NLP)的开源 Python 库,它可以帮助你进行文本处理。Gensim有许多优秀的特性,使它成为进行NLP文本处理的理想选择。 其中一个原因是Gensim提供了丰富的文本处理功能。例如可以使用Gensim进行文本分词、词干提取、词性标注、句法分析、主题建模等。这些功能对于进行文本分析和挖掘信息都非常有用。 另一个原因是Gensim非常易于使用。它提供了简单而直接的API...

自然语言处理】【ChatGPT系列】ChatGPT的智能来自哪里?

注一个 prompt \text{prompt} prompt数据集。简单来说, prompt \text{prompt} prompt数据集中的单个样本是由一对文本组成,例如: Prompt: 使用自然语言处理造一个句子。 Demonstration:自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。 \begin{aligned} &\text{Prompt: 使用自然语言处理造一个句子。} \...

自然语言处理】【ChatGPT系列】Chain of Thought:从大模型中引导出推理能力

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf 一、简介 ​ 语言模型为自然语言处理带来了革命,而扩大语言模型规模可以提高下游任务效果、样本效率等一系列的好处。然而,单纯扩大语言模型的尺寸并不能够使算术、常识和符号推理获得更好的表现。文本尝试使用简单的方法来解锁大规模语言模型的推理能力,该方法主要来自于两个想法:(1) 算术推理能够从自然语言论据中受益,从而得到最终的答案...

自然语言处理】【ChatGPT系列】InstructGPT:遵循人类反馈指令来训练语言模型

微调的 175B GPT-3 \text{175B GPT-3} 175B GPT-3与 InstructGPT \text{InstructGPT} InstructGPT比较,这两个数据集是由各类自然语言处理任务组成,并为每个任务合并了自然语言指令。我们在接近100万个样本上进行微调,并选择能够在验证集获得最高奖励分数的checkpoint。 6. 评估 ​ 为了评估本文模型是如何"对齐的",首选要澄清一...

自然语言处理】隐马尔可夫模型【Ⅰ】马尔可夫模型

1. 马尔可夫模型 在介绍隐马尔可夫模型之前,先来介绍马尔可夫模型。 我们知道,随机过程又称随机函数,是随时间而随机变化的过程。马尔可夫模型(Markov model)描述了一类重要的随机过程。我们常常需要考察一个随机变量序列,这些随机变量并不是相互独立的,每个随机变量的值依赖于这个序列前面的状态。如果一个系统有 N N N 个有限状态 Q = { q 1 , q 2 , … , q N } Q=\{q_1...

自然语言处理】隐马尔科夫模型【Ⅱ】隐马尔科夫模型概述

2. 隐马尔可夫模型 2.1. 模型定义 在马尔可夫模型中,每个状态代表了一个可观察的事件,所以,马尔可夫模型有时又称作可视马尔可夫模型(visible Markov model,VMM),这在某种程度上限制了模型的适应性。隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)是概率图模型中的一种有向图模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序...

自然语言处理】隐马尔科夫模型【Ⅲ】估计问题

2.3. 估计算法 2.3.1. 直接计算法 给定模型 λ = ( A , B , π ) \lambda=(A,B, \pi) λ=(A,B,π) 和观测序列 O = ( o 1 , o 2 , … , o T ) O=(o_1, o_2,… , o_T) O=(o1​,o2​,…,oT​),计算观测序列 O O O 出现的概率 P ( O ∣ λ ) P(O\mid \lambda) P(O∣λ)。最直...

自然语言处理】隐马尔科夫模型【Ⅵ】精度问题

不仅可以找到最优路径,而且计算出了正确的最优路径概率,另外,取对数的方法使得计算量大大减少并且缓解了精度问题。 REF [1]《统计学习方法(第二版)》李航著 [2]《机器学习》周志华著 [3]《统计自然语言处理(第二版)》宗成庆著 [4] 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 - 博客园 [5] HMM经典介绍论文【Rabiner 1989】翻译(十六)- CSDN [6] HMM经典介...
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