深度学习---语言模型

最新推荐文章于 2024-05-29 08:20:54 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_24503095/article/details/103693628
本文介绍了深度学习中的语言模型，它是自然语言处理的重要技术，特别是在处理文本数据时。接着详细阐述了n元语法的概念，利用马尔科夫假设简化了语言模型的计算，讨论了一元语法、二元语法和三元语法在计算序列概率时的应用。

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1、语言模型

语言模型是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。假设一段长度为T的文本中的词依次为w1,w2,...,wTw1,w2,...,wTw1,w2,...,w

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学习笔记：深度学习（6）——基于深度学习的语言模型
Morganfs的博客
04-25 1915
预训练模型梳理：从NNLM到词嵌入、从ELMo到GPT&BERT，以及After GPT&BERT。
深度学习——语言模型（笔记）
jbkjhji的博客
01-08 957
②任意长度的序列，N元语法扫描的子序列长度是固定的。对于二元语法说，每次看长为2的子序列首先将长度为 2 的组成任何一个词 n(x1,x2)的总数存下来，n(x1)出现的概率存起来，把n存起来。①做预训练模型（BERT,GPT-3）:给定大量的文本做预训练，然后训练模型预测整个文本出现的概率，能够得到较多的训练数据来做较大的模型。n:总词数，采集的所有样本，n(x)单个x单词出现的次数，n(x,x`)是连续单词对出现的次数。tau=0,计算xt的概率时，不用考虑xt之前的数据，认为每个词是独立的。
深度学习-语言模型
qq_41286360的博客
05-29 2132
语言模型的核心思想是通过对大量文本数据的训练，学习到语言的统计规律，进而能够预测下一个词或序列的概率。序列模型是一类用于处理序列数据的模型，这些序列数据可以是离散的（如文本、时间序列上的符号）或连续的（如股票价格、传感器数据）。：虽然两者都使用概率作为评估指标，但语言模型通常使用困惑度（Perplexity）来评估模型在测试集上的性能，而序列模型则可能使用不同的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。：序列模型是一个更通用的概念，它涵盖了所有处理序列数据的模型，包括但不限于文本数据。
动手学深度学习：6.1 语言模型
qq_38888209的博客
08-05 199
6.1 语言模型语言模型（language model）是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。假设一段长度为TT TP(w1​,w2​,w3​,w4​)P(w1​,w2​,w3​,w4​)P(w1​,w ...
基于深度学习的声学模型和基于深度学习的语言模型
11-03
A Chinese Deep Speech Recognition System 包括基于深度学习的声学模型和基于深度学习的语言模型
bert-base-chinese模型文件，深度学习，自然语言处理
最新发布
02-02
bert-base-chinese模型文件是基于深度学习的自然语言处理工具，它能够支持中文语言的理解和处理。该模型文件是Google推出的一系列语言模型中的中文版本，其基础模型为BERT（Bidirectional Encoder Representations ...
人工智能-深度学习-OCR-利用语言模型，纠正OCR识别错误
07-03
OCR-Corrector 专为OCR设计的纠错器。 未来考虑增加OCR需要的各种NLP工具，包括： 粘连文本分词 命名实体识别 键值对匹配 功能 输入OCR识别结果（文本+单字符置信度），输出修正后的文本。 (单字符置信度：识别...
深度学习-语音识别实战(Python)
05-12
深度学习在语音识别领域的应用是近年来人工智能研究的热门方向，Python作为主要的编程语言，为开发者提供了丰富的库和工具，使得这项技术得以广泛实践。本课程深入浅出地讲解了语音识别的四个关键主题：语音识别、...
【计算机科学】【2017.06】【含源码】基于深度学习的语言建模
weixin_42825609的博客
02-12 287
本文为丹麦科技大学（作者：Kongens Lyngby）的硕士论文，共114页。 本文研究了基于长短期记忆的递归神经网络（RNN）在短文本会话问题中的应用，具体研究了医学问题的答案生成任务。训练数据从在线服务中收集，其中包含用户生成的问题以及专业人员生成的相关答案。所提出的模型使用来自不同在线服务（如WebMD、HealthTap和iCliniq）的数据进行训练和评估，从中确定最佳数据集。所提出...
基于深度学习的语言模型：应用于大规模文本处理
AI天才研究院
07-03 3980
作者：禅与计算机程序设计艺术 《48. "基于深度学习的语言模型：应用于大规模文本处理"》 引言 随着互联网的快速发展，大规模文本处理成为了许多行业和领域中的重要问题。在自然语言处理（Natural L
深度学习--＞NLP--＞语言模型
村头陶员外的博客
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从本篇博文开始总结NLPNLP相关知识。概率语言模型(StatisticalLanguageModel)(Statistical\ Language\ Model)p(sentence)=p(w1,w2,..,wn){p}(sentence)={p}({w}_{1},{w}_{2},..,{w}_{n})∑sentence∈Lp(sentence)=1\sum_{sentence\in L}^{
语言模型——深度学习入门动手
weixin_45623007的博客
02-14 240
语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 T 的词的序列 w1,w2,…,wT ，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： P(w1,w2,…,wT). 本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是 n 元语法（ n -gram）。在后续内容中，我们将会介绍基于神经网络的语言模型。 语言模型 假设序列 w1,w2,…,wT 中的每个词是依次生成的，我们有 P...
【深度学习笔记】6_1 语言模型lang-model
RIKI_1
03-08 1188
注：本文为开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图。
【深度学习】语言模型与注意力机制以及Bert实战指引之一
weixin_40293999的博客
12-20 598
用过 Word2Vec 的小伙伴应该比较清楚，在 Word2Vec 中，对于同一个词语，它的向量表示是固定的，这也就是为什么会有那个经典的“国王-男人+女人=皇后”的计算式了，但有个问题，“苹果”可能是水果，也可能是手机品牌。如果还是用同一个向量表示，就有偏差了，而BERT可以根据上下文的不同，对同一个token给出的词向量是动态变化的，很灵活。它对网络中的输入（或者中间层）的不同位置，给予了不同的注意力或者权重，然后再通过学习，网络就可以逐渐知道哪些是重点，哪些是可以舍弃的内容了。
语言模型（马尔可夫模型，n元语法）
liuyingshudian的博客
12-14 1738
语言模型，停用词，n元语法
动手学习深度学习（总结梳理）——21. 语言模型
weixin_44981126的博客
10-23 711
动手学习深度学习（总结梳理）——21. 语言模型
动手学深度学习-语言模型
东方
10-09 393
对话轮次建模综述 - ccZ的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/296331236。minibatch是否独立可以分为两种方法，在模型上会有一些区别。代码很简单的，唯一需要注意的是两个采样的方法。就是存概率，所有组合的可能性做分母，分子是固定组合，复杂的和n是指数关系，一般用2元或者三元语法。同样是序列，一个随机，一个按顺序。由于没有样本，不是很想复现代码，补充一个和我领域很相关的。这样可以求得一个概率。
NLP入门之语言模型以及n元文法
weixin_33693070的博客
01-16 1083
各位小伙伴们大家好,在接下来的文章中我们将讲述一下什么是语言模型,以及语言模型上的应用,在完善之后我们将会简单的讲解一下语言模型的性能评估,这三点将是这一篇文章的主要内容.在阅读这篇文章之前,我希望大家可以已经有以下的知识积累作为基础,像是概率论里的基本概念,比如最大似然估计,贝叶斯分类,贝叶斯决策理论等等,甚至是一些包括信息论的简单基本概念,比如信息熵等,并且如果能对简单的形式语言可以理解就更加...
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