自然语言处理学习（一）:语言模型1.4

最新推荐文章于 2024-06-28 09:59:50 发布
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#自然语言处理 #语言

博主分享学习哥伦比亚大学Michael Collins教授课程讲义所做的笔记，笔记为工具截图，不太清晰时放大网页即可。还给出教授个人主页，欢迎指出错误。

这个是我在学习哥伦比亚大学Michael Collins教授的课程讲义做成的笔记，用工具截成的图片，不太清楚的，把网页整体放大就行了。如有错误，欢迎指出。

这个是教授的个人主页：http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/



自然语言处理分词大作业
03-04
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。其中，分词是自然语言处理的基础任务之一，目的是将文本数据切割成单个词语，以便进行进一步的语言处理和分析。 1．...
AI Paper阅读记录与收藏：机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉/智能语音/推荐系统/知识图谱
11-15
（二） 自然语言处理/计算机视觉/智能语音 2.1 自然语言处理 自然语言处理综述 文本向量化 中文分词 关键词提取 文本相似度计算 文本分类 情感分析 主题模型 阅读理解 推荐系统、知识图谱、数据优化、特征融合、...
自然语言处理中的上下文无关文法（CFG）
白马负金羁
12-26 7566
最常被用来对英语（或其他自然语言）之成分结构进行建模的数学系统就是上下文无关文法（CFG）。一个CFG由一系列rules（或productions）组成，每个rule给出了 语言中的符号（symbols）可以被组织或排列在一起的规则，以及符号和单词构成的字典（lexicon）
自然语言处理学习（一）:语言模型1.1-1.2
AbstractCodes的博客
08-21 548
这个是我在学习哥伦比亚大学Michael Collins教授的课程讲义做成的笔记，用工具截成的图片，不太清楚的，把网页整体放大就行了。如有错误，欢迎指出。 这个是教授的个人主页：http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/
上下文无关文法（例题+计算）
lym66666的博客
06-06 2290
上下文无关文法
编译原理 ：上下文无关文法 习题
aini7758lsp的博客
04-19 1204
上下文无关文法
上下文无关文法
01-27
引进文法的目的在于描述程序设计语言。在实际应用中，一方面，需要对文法提出一些限制条件，但这些限制并不真正限制由文法所能描述的语言；另一方面，有时还需要对文法进行一些扩充。 上下文无关文法化简的目的是在不降低文法生成句子能力的前提下，通过限制产生式的格式来降低文法分析算法的复杂度。
自然语言模型的发展历程
AI天才研究院
06-28 1686
阶段一（直到1970年代），模型基于规则：该阶段自然语言处理主要基于手写规则，只能处理少量数据阶段二（1970-2000年代），模型基于统计：从数学统计的角度预测下个词的出现概率，代表模型如N-Gram等，推理过程非常直观，但是推理结果非常受数据集的影响，容易出现数据稀疏（即空值）等问题阶段三（2000年代到现在），模型基于神经网络：模型开始像人脑一样学习，2017年以前主要是小模型阶段， 在 2017年Transformer发布之后，模型开始尝试大量数据的训练学习，进入大语言模型阶段，在加入人工干预的反馈
第三章（1）：自然语言处理概述：应用、历史和未来
安静到无声
04-15 1088
自然语言处理（英语：Natural Language Processing，缩写作NLP）是人工智慧和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。自然语言认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。NLP采用的主要方法包括：分词：将一段文本分割成词语并进行词性标注，是NLP任务的一个起始，其好坏会影响整体模型的准确性和效率。
大语言模型学习路线：从入门到实战
最新发布
2401_84208172的博客
06-28 1317
这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。通过实际项目测试所学知识。
第十四篇：有概率的上下文无关语法Probabilistic Context-Free Grammar
flying_1314的博客
06-19 1070
解析中的歧义 • 上下文无关文法为语言分配层次结构 ‣ 公式化为生成语言中的所有字符串 ‣ 预测给定字符串的结构
编译原理 第二章复习题 上下文无关文法和形式语言
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Seven
06-17 1万+
第二章复习题 单选 对于文法G[Z]，已知u是句型，则判断（D）是正确的。 A 只要使用规范推导，无论如何一定可以从Z推导出u B 只要依据产生式进行规范归约，则u一定可以归约成Z C 上面的A和B都是对的 D 上面的A和B都是错的 由“非终结符–>符号串”这种产生式构成的文法是（C）。 A 0型语法 B 1型文法 C 2型文法 D 3型文法 二义文法是指（D）。 A 对应于两棵...
编译原理 第三章 part3（上下文无关文法及其语法树、二义性、自下而上、自上而下、有害规则和多余规则）
weixin_44575911的博客
07-03 5565
上下文无关文法及其语法树，句型分析，有害规则和多余规则 文章目录（1）上下文无关文法1.例子：（2）规范推导和规范句型1.定义：2.注意：3.例子：（一定要再写一次）（3）语法树1.作用：2.例子：3.定义：（应该没用，看一下就好了）(4)文法的二义性1.定义：2.例子:3.例子2（二义性文法变成无二义文法）4.注意：（5）句型的分析（概括）1.定义：2.分类：（看看就好）（6）自上而下的分析方法1.定义：2.例子：（感觉会考）3.自上而下方法的主要问题 : （是选择产生式）（7）自下而上的分析方法1.定义
上下文无关文法1
shinez_ez的博客
07-29 917
上下文无关文法 词法单元 产生式 符号的结合
编译原理翻译成四元式例题_编译原理中的上下文无关文法和四种不同类型的文法...
weixin_42628941的博客
01-09 1260
上下文无关文法目录目录1. 背景2. 上下文无关文法2.1. 文法2.2. 语法描述的几个基本概念2.3. 上下文无关文法2.4. 最左、最右推导3. 语法树4. 二义性4.1. 文法的二义性4.2. 语言的二义性5. 乔姆斯基形式语言体系5.1. 零型文法5.2. 一型文法5.3. 二型文法5.4. 三型文法5.5. 四种类型文法描述能力比较1. 背景这学期选了《编译原理》这门课，发现高级程序设...
【计算理论】计算理论总结 ( 上下文无关文法 ) ★★
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
12-19 3689
一、上下文无关文法 ( CFG )、 二、上下文无关文法 ( CFG ) 示例、 三、确定性有限自动机 DFA 转为 上下文无关语法 CFG
上下文无关文法解析
怨念的专栏
05-24 1734
简单例子： Java语句： if ( expression )statements  else  statements 在文法中：使用变量expr 来表示 expression , 使用变量stmt来表示 statements 那个这个构造规则可以表示为：                                  stmt → if( expr ) stmt else stmt
3.2语法分析-上下文无关文法
sziit_jerry的博客
06-02 989
语法分析–上下文无关文法历史背景 乔姆斯基为研究自然语言构造的一系列数学工具 乔姆斯基文法体系：其中后两种应用不广 3行文法：词法：正则表达式 2行文法：语法：上下文无关文法 1行文法：上下文有关文法 0行文法：任意文法 示例 自然语言中的句子典型结构 主语 谓语 宾语 名词 动词 名词 例子： 名词：{羊、老虎、草、水} 动词：{吃、喝} 句子：有些事合乎语义的有些事不符的 羊吃草 草吃羊
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