33、自然语言处理中的搭配提取与密集向量表示

最新推荐文章于 2025-11-25 08:05:39 发布
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分类专栏： 自然语言处理实战指南 文章标签： 自然语言处理 搭配提取 密集向量表示
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自然语言处理中的搭配提取与密集向量表示

1. 搭配提取

1.1 双词计数列联表

在自然语言处理中，我们常常需要处理词序列。为了更好地分析双词（bigrams），我们可以使用列联表来统计双词的出现次数。以下是一个包含双词计数的列联表：

(w_j) (\neg w_j)
(w_i) (C(w_i, w_j)) (C(w_i) - C(w_i, w_j))
(\neg w_i) (C(w_j) - C(w_i, w_j)) (N - C(w_i, w_j))

其中，(N) 是语料库中的单词总数，(\neg w_i w_j) 表示第一个词不是 (w_i) 且第二个词是 (w_j) 的双词。

基于这些计数，我们可以使用最大似然估计来计算一些概率：
- (p = P(w_j) = \frac{C(w_j)}{N})
- (p_1 = P(w_j|w_i) = \frac{C(w_i, w_j)}{C(w_i)})
- (p_2 = P(w_j|\neg w_i) = \frac{C(w_j) - C(w_i, w_j)}{N - C(w_i)})

1.2 使用 Pytho

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27、自然语言处理中的搭配提取与密集向量表示
u6v7w8x的博客
10-16 11
本文深入探讨了自然语言处理中的两大核心技术：搭配提取与密集向量表示。在搭配提取部分，介绍了基于二元语法的互信息、t分数和似然比三种测量方法，并通过荷马语料库展示了它们的应用效果。在密集向量表示方面，阐述了如何利用字符或词频构建向量空间，并通过奇异值分解（SVD）实现降维，进而引出潜在语义索引（LSI）在信息检索和文本分类中的应用。文章还总结了技术要点、应用场景及未来发展趋势，提供了从数据预处理到模型应用的完整流程图，帮助读者系统掌握相关方法并应用于实际任务。
自然语言处理新宠 RAG：技术演进与产业变革
hy098543的博客
03-26 776
在联合训练时，将检索质量和生成质量的优化目标进行加权求和，形成最终的损失函数，如\(Loss = \alpha \times Loss_{retrieval} + (1 - \alpha) \times Loss_{generation}\)，其中\(\alpha\)是权重参数，可根据任务需求和实验结果进行调整，通过最小化这个综合损失函数，实现检索器和生成器的端到端优化。然后，这些检索到的信息会与原始输入一起作为生成模块的输入，生成模块利用这些信息来指导文本的生成，从而生成更准确、更有依据的文本输出。
解锁 RAG 的潜力：自然语言处理中的创新应用与未来方向
hy098543的博客
03-26 875
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RAG 技术：应对自然语言处理挑战的全面解决方案
hy098543的博客
03-26 837
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展望 RAG：自然语言处理领域的明日之星
hy098543的博客
03-26 731
在联合训练时，将检索质量和生成质量的优化目标进行加权求和，形成最终的损失函数，如\(Loss = \alpha \times Loss_{retrieval} + (1 - \alpha) \times Loss_{generation}\)，其中\(\alpha\)是权重参数，可根据任务需求和实验结果进行调整，通过最小化这个综合损失函数，实现检索器和生成器的端到端优化。然后，这些检索到的信息会与原始输入一起作为生成模块的输入，生成模块利用这些信息来指导文本的生成，从而生成更准确、更有依据的文本输出。
文本处理技能与文本数据清洗、提取、分词与统计
艰难困苦，玉汝于成。
11-05 6185
目录前言一、Linux的一些常用命令？二、Python的一些常用操作三、常用的一些自然语言处理工具包1、nltk工具包2、四、常用的一些分词模型1、朴素贝叶斯2、N-gram模型总结 前言 在开始进行NLP的相关任务时，首先需要做一些预备工作，比如说数据清洗、提取等，接下来就让我们来看一下具体有哪些操作吧。 一、Linux的一些常用命令？ wc -l file: 看文件一共有多少行 more file: 观察部分文件 head -10 file: 查看文件的前10行内容 更多Linux命令请查看我的另一篇
《向量数据库系列 三》向量数据库中数据的存储形式是什么
sjc212的博客
08-29 743
向量数据库的存储形式，本质是“为相似性查询服务的结构化设计先将非结构化数据转化为“可计算相似性的向量”；用“ID+向量+元数据”的三元组结构，兼顾“唯一定位”“相似性计算”和“业务关联”；再通过向量索引（如HNSW、IVF）优化高维向量的查询效率，最终实现“快速找到相似数据”的核心目标。
NLP中面向文本表示的模型梳理
weikai_w的博客
12-23 2497
引言 语言表示是将自然语言表示为计算机或者模型能够处理的数据特征，是解决例如情感分析、命名实体识别、机器翻译、文本生成等这些高级任务的基础。本文作为NLP基础知识的入门，梳理了相关文本表征的模型与方法。 在语音处理技术中，语音信息被解析成为用音频频谱序列向量所构成的matrix，喂入神经网络或者统计学习模型进行处理； 在图像处理技术中，图像信息被解析成由众多像素点构成的matrix，喂入神经网...
基于自然语言处理的灾难预警
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11-02 2569
** Real or Not? NLP with Disaster Tweets ** 项目简介 Twitter是一家美国社交网络及微博客服务的网站，致力于服务公众对话。迄今为止，Twitter的可货币化日活跃用户达1.86亿。与此同时，Twitter也已成为突发紧急情况时人们的重要沟通渠道。由于智能手机无处不在，人们可以随时随地发布他们正在实时观察的紧急情况。 因此，越来越多的救灾组织和新闻机构对通过程序方式监视Twitter产生了兴趣。 但是，我们并不清楚一个用户在推特上发布的推文是否是真实的正在发生的
自然语言处理中的词序列与密集向量表示
### 自然语言处理中的词序列与密集向量表示 #### 1. 词序列与搭配提取 在自然语言处理中，词序列的分析是一项重要任务，其中搭配提取是关键的一环。搭配是指经常一起出现的词对，通过特定的测量方法可以从语料库中...
Python高性能自然语言处理与SpaCy实战分享：大规模文本分析与性能优化经验
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批量处理与多进程提升文本处理速度禁用不必要 pipeline 组件降低计算开销矢量化特征计算与缓存优化资源使用异步存储与清洗策略保证数据可靠性性能监控快速发现瓶颈并优化Python 结合 SpaCy，通过高性能文本处理、向量化特征计算和多进程优化，为大规模 NLP 和智能客服系统提供了稳定、高效且可扩展的解决方案。
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11-23 923
NLP基础(十)_词向量
React自然语言处理应用
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11-23 279
React的组件化架构让这种集成变得相对简单，我们可以通过JavaScript库来实现NLP功能，而无需依赖复杂的后端服务。举个例子，市面上有不少轻量级的NLP库，比如compromise.js或TensorFlow.js的NLP模块，它们可以直接在浏览器中运行，减少了服务器压力。首先，我们得选一个合适的NLP库。compromise.js是一个不错的选择，它轻量且易于上手，支持基本的文本解析、词性标注和实体识别。假设我们要构建一个简单的React组件，用于分析用户输入文本的情感倾向。
Tree of Thoughts：让大语言模型像人类一样思考
qq_44193969的博客
11-22 1017
摘要：Tree of Thoughts (ToT)是一种新型的大语言模型推理框架，通过构建解决方案树实现多步推理。论文以Game24游戏为例，展示了ToT如何通过生成-评估-选择的三步循环进行智能搜索：首先生成多个候选操作（如1+1=2），然后评估每个候选的前景（sure/likely/impossible），最后选择最优路径继续探索。相比传统方法，ToT能同时考虑多种可能性，支持回溯修正，显著提升复杂问题的解决能力。实验代码已开源，为理解大模型推理机制提供了新视角。
检索增强生成（RAG）与大语言模型微调（Fine-tuning）的差异、优势及使用场景详解
m0_59601332的博客
11-23 106
微调大语言模型是利用特定任务或领域的定制数据集，对预训练模型进行调整；而检索增强生成（RAG）则将检索系统与生成模型相结合，动态地将外部的、最新的知识融入生成结果中。
［经典之作］大语言模型与知识图谱的融合：通往智能未来的路线图
最新发布
11-25 1016
本文提出融合大语言模型(LLMs)与知识图谱(KGs)的三大框架：KG增强LLMs、LLM增强KGs及协同LLMs+KGs。LLMs擅长语言处理但缺乏事实性知识，KGs存储结构化知识但构建困难，两者优势互补。研究系统梳理了技术背景、集成方法及应用场景，并指出当前挑战与未来方向，包括神经符号融合、持续学习等。该路线图为构建下一代智能系统提供了系统性指导，推动人工智能向更高水平发展。
DeepSeek在文本理解中的BERT
2509_93946182的博客
11-25 464
随后，通过多轮迭代处理，这些向量根据上下文不断调整，最终形成稳定的编码输出。例如，当处理“银行”一词时，系统会根据上下文是“河流边”还是“金融机构”，自动选择最合适的解释。传统单向分析往往只从左到右或从右到左顺序处理文本，容易忽略关键语境线索，而双向机制通过并行编码，有效弥补了这一缺陷。测试表明，在标准数据集上，采用这种方法的系统在准确性上比单向模型提升约15%-20%，尤其在歧义消除和关系提取方面效果显著。它不仅提升了核心任务的准确性，还拓宽了应用边界，从教育到商业，无处不在其身影。
斯坦福大学 | CS336 | 从零开始构建语言模型 | Spring 2025 | 笔记 | Lecture 11: Scaling laws 2
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斯坦福大学 | CS336 | 从零开始构建语言模型 | Spring 2025 | 笔记 | Lecture 11: Scaling laws 2
深度学习实战：机器翻译（日期格式转换）
sweet_ran的博客
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摘要：本文通过一个简化版的机器翻译任务——将“人类可读日期”转换为“标准电脑日期格式（YYYY-MM-DD）”，带你从零实现一个 带注意力机制的 Seq2Seq 模型。我们将使用 Keras 构建编码器-解码器架构，并深入理解注意力机制如何帮助模型聚焦关键信息。
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