OOV问题的解决

最新推荐文章于 2025-07-29 16:36:01 发布
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#OOV #词向量

1）使用subword的方式来解决，可以使用fasttext工具 训练词向量时候会生成subword的词向量的信息[1]；

2）在训练词向量时候，随机删除一些词，置为unknow，训练得到的unkonw就是OOV的词向量信息；

3）skip-thoughts  中有个扩大词库的方法 ;

4）未完待续；

 

 

 

参考：

1）https://blog.youkuaiyun.com/sinat_26917383/article/details/83041424

人工智能大模型即服务时代：OOV问题与解决方案
AI天才研究院
11-12 1140
1.背景介绍 一、什么是大模型 在人工智能领域中，大模型通常指的是数据量足够大的机器学习模型，例如图像分类，语音识别等等。那么什么样的数据量足够大呢？一般来说，越来越多的训练数据和计算资源可以带来更好的性能，但是同时也意味着更高的硬件成本和更多的人力投入，同时需要更加复杂的建模方法和算法。因此，如何通过有效
NLP-生成模型-2016：CopyNet【Copy机制赋予seq2seq模型从源文本中复制词汇的能力，解决Decoder的OOV问题】
u013250861的博客
08-26 1065
本文开篇，作者就提出他们的目标是解决seq2seq模型的复制问题，并且提供了一个例子： 在这个例子中，我们要对用户提出的问题做出回答，显然，蓝色部分根本不需要理解语义，直接复制即可。针对这种情形，作者希望能赋予seq2seq复制的能力。 解决方案其实和前一篇ACL17的文章有些类似。那么为什么先介绍17年的文章，后介绍16年的呢？这是因为ACL17的文章相对较为通俗易懂，我们在读过它后再来理解ACL16的文章会更容易。 模型包含两个部分：Generation-Mode用来根据词汇表生成词汇，然后Copy-
算法工程师面试之OOV问题如何解决？
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06-20 1万+
NLP中的OOV问题以及处理方式
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xyzroundo的专栏
07-18 798
摘要：未登录词（OOV）问题是NLP中测试词汇未出现在训练词表中的现象，主要由语言动态性、数据局限性和技术限制导致。OOV会降低模型性能，造成信息损失。主流解决方案包括子词分割（如WordPiece、BPE）、字符级模型和混合策略。不同语言OOV率差异显著，中文处理需结合字符级拆分和语素特征。最新进展包括动态词汇扩展和多模态嵌入。实践中建议优先选择支持子词处理的模型（如BERT），中文任务可优化使用全词掩码模型。OOV问题反映语言无限性与模型有限性的矛盾，虽在子词技术推动下有所缓解，但跨语言和低资源领域仍有
西湖大学自然语言处理（七）—— 解决OOV问题的两种平滑技术
qq_45645521的博客
03-29 1477
西湖大学自然语言处理（七）—— 解决OOV问题的两种平滑技术Knesser-Ney Smoothingabsolute discount smoothingGood-Turing Smoothing 平滑的目的——解决数据稀疏性的问题 Knesser-Ney Smoothing 核心思想——劫富济贫 absolute discount smoothing 公式： P(w∣u)=max(uw∈D−δ,0)∑w′uw′+λPKN(w)P(w|u)=\frac {max(uw\in D-\delta , 0)}
pgn model和一些解决oov的方法
weixin_41710583的博客
05-22 1870
本周主要有面对out of vocabulary时的一些方法，以及对应的pgn模型。 1、当我们面对oov问题出现，往往的解决方法有以下： 01 忽略oov 遇到不认识的词，直接忽略，但是这种方法会严重影响文本摘要的意思。 02 用默认的词代替（unk） 但是这种方法会直接造成，摘要内容可读性很差。 03 扩大词表 这种方法，从某种程度上可以缓解。但是也会带来计算量大的问题，以及有一些低频词，是不能很好的学习到其中的意思（因为深度学习是基于统计来学习的）。 04 将token分解为char级别..
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DecafTea的博客
02-05 1572
1. 解决方案 分为两部分： 1）修正领域词典：新词提取，扩充词典 2）缩小词典大小：wordpiece - 将词切分为更小粒度（将词汇拆成实义词+词根）。主要用于英文词典，因为英语的词根是有规律的。 目标：调查具体实现方案、背景知识、代码细节、比较每个方案的优点和问题、讨论适用场景。 2. 新词提取 2.1 具体实现方案 2.2 背景知识 2.3 代码细节 2.4 方案比较 & 适用场景讨论 3. wordpiece 3.1 具体实现方案 3.2 背景知识 3.3 代码细节 3.4 方案比较 &a
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u013250861的博客
08-14 983
《原始论文：Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units》 一、概述 1、摘要 神经机器翻译（NMT）模型通常以固定的词汇量运行，但是翻译是一个开放词汇的问题。 先前的工作通过退回到字典来解决词汇外单词的翻译。 在本文中，我们介绍了一种更简单，更有效的方法，通过将稀疏和未知词编码为子词单元序列，使NMT模型能够进行开放词汇翻译。这是基于这样的直觉，即：可以通过比单词小的单位来翻译各种单词类别，例如名称（通过字符复制或音译），复合词（通
OOV问题-论文笔记《Neural Machine Translation of Rare Words with Subwords Units》- ACL2016
爱丽丝咩咩章在好好学习
10-18 8974
原论文链接: https://arxiv.org/abs/1508.07909 参考paperweekly关于分词的一个总结：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22700538 这篇文章主要解决的问题是OOV(Out of Vocabulary)问题，最小粒度介于word和character之间，利用BPE算法进行分词。 BPE算法的主要实现如图： import re, c...
减少维吾尔族NMT系统OOV数量的方法
03-14
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07-18 2632
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#NLP #BERT #OOV问题 #WordPiece #文本处理 #深度学习
Out-Of-Vocabulary（OOV）的理解
zhao_crystal的博客
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OOV 问题是NLP中常见的一个问题，其全称是Out-Of-Vocabulary，下面简要的说了一下OOV： 怎么解决？ 下面说一下Bert中是怎么解决OOV问题，如果一个单词不在词表中，则按照subword的方式逐个拆分token，如果连逐个token都找不到，则直接分配为[unknown] ...
什么是OOV问题
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