NLP07_语言模型生成新的数据

最新推荐文章于 2023-02-19 21:36:26 发布
原创 最新推荐文章于 2023-02-19 21:36:26 发布 · 340 阅读 · 0 ·
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本文深入探讨了自然语言处理中Unigram与Bigram模型的原理与应用。Unigram模型通过词库训练得到单词概率，忽视上下文关系；而Bigram模型则通过大量语料库训练，考虑单词间的关系，生成更贴近自然语言的句子。

Unigram model

使用词库，通过训练语言模型得到每个单词的一个概率。
通过Unigram model根据单词的概率去生成句子，由于每个单词的概率并没有考虑上下文关系，所以生成的句子看起来并没有什么语法
在这里插入图片描述

Bigram Model

BigramModel通过训练数据得到的概率考虑单词关系，所以生成的概率组成一个矩阵，最后加一个终止符号
在这里插入图片描述
通过大量的语料库，我们可以训练出一个语言模型，然后再根据这个语言模型来生成一些有意思的句子，文章，

使用这样的方法代替注意力机制
东方佑
05-07 588
后期加个多线程加载或者是生成器
NLP-基础知识-004(生成模型)
BUPT-WT的博客
12-03 660
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06-15 747
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07-14
标题所列出的关键词涵盖了当前自然语言处理（NLP）领域的一系列先进技术，从模型训练到应用部署，反映了NLP技术的全链条。以下是对这些技术的详细知识点梳理： 1. **大语言模型微调**：微调是指在预训练的基础上，...
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07-14
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