Michael collins nlp课程笔记（一）Language Modeling

最新推荐文章于 2024-04-24 09:20:55 发布
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#nlp #language model

本文探讨了衡量LanguageModel效果的重要指标Perplexity，并深入解析线性插值方法中lambda值的设定策略，为自然语言处理领域的研究者提供了有价值的参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这篇博客总结的很好：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33355980/article/details/84929538

里面有两个地方补充下：

1、衡量language Model的手段是使用Perplexity，这个量反映了模型在测试数据上的表现情况；

2、线性插值中，lambda的值除了取定值外还可以取变值

 

自然语言处理3（NLP）—— 机器学习
weixin_65190179的博客
03-27 1345
在这个模型中，每次掷骰子的结果可以是1、2、3、4、5或6，这六种结果构成了我们的样本空间，即所有可能发生的结果。似然函数表示的是，在给定参数下，观测到当前实验结果（正面朝上 7 次，反面朝上 3 次）的概率。根据二项分布，这个概率可以表示为：其中，是似然函数，是硬币正面朝上的概率。随机事件就是可能发生也可能不发生的事情，比如掷硬币的结果。参数化：比如神经网络参数。随机变量是一个数字，它基于随机事件的结果给出一个值，比如基于掷硬币结果给出的得分。
Collins
10-25
标题中的"Collins"很可能指的是Collins是一款字体或者与字体设计相关的项目。在IT领域，字体是用户界面设计中不可或缺的元素，它影响着信息的可读性和视觉效果。Collins可能是一个特定的字体家族，也可能是一个设计...
NLP-哥伦比亚大学Michael Collins笔记
04-27
NLP-哥伦比亚大学Michael Collins笔记
Michael collins nlp课程笔记（一）语言模型Language Modeling
qq_33355980的博客
12-09 1468
目录 一、语言模型的定义和意义 二、语言模型的马尔可夫模型 2.1 定长句子下的马尔可夫模型 2.2 变长句子下的马尔可夫模型  三、三元语言模型（Trigram Language Model） 3.1 极大似然估计 3.2 平滑估计 3.2.1  线性插值（Linear Interpolation）          3.2.2  Discounting Methods 讲义...
Micheal Collins nlp课程笔记（二）Tagging Problems and Hidden Markov Models
qq_35190319的博客
04-24 369
一、The Tagging Problem 典型的标签问题有两种：POS（Part Of Speech）和NER（Named Entity Recognition），两者基本一致，POS是给句子的单词打上词性的标签，NER是给句子的单词打上类别的标签（实体或者非实体？实体的话是什么实体等等） 二、生成模型 在Tagging Problem中，我们目标是给定一个句子，能够得到相应的标签序列。因...
【学习笔记3】gpt的language modeling head和regression head是什么意思？
最新发布
longii11的博客
04-24 2304
在将这些Transformer输出转换为单词的最后一步中，首先将它们线性投影，然后对其应用softmax，返回目标序列中的位置（i）是词汇表中某个单词的概率。所有这些发生的层是LM头。在GPT-3或BERT等大型语言模型（LLM）的上下文中，术语“头”是指在预训练的基础模型之上添加的附加层或机制，以使其适应特定任务。这些可能包括从用于情感分析等任务的分类层到用于机器翻译或问答等任务的更复杂的架构。我们的想法是对特定任务数据的这些附加层进行微调，以使LLM的一般语言理解能力适应手头任务的特定要求。
Transformers预训练模型使用：语言建模 Language Modeling
HMT的博客
01-10 3866
语言建模是一个将模型拟合到一个语料库的任务，这个语料库可以是特定领域，也可以是通用领域。所有主流的、基于transformer的模型（跟这个包transformers不是一个东西）都使用了语言建模的变体任务进行训练。如BERT，使用掩码语言建模（masked language modeling），GPT-2是用的是因果语言建模（causal language modeling）。 除了用于预训练，预原建模在迁移模型领域时也很有用。比如将一个在超大语料库中训练完成的预训练模型微调到一个新数据集上。 掩码语言建
nlp Michael collin
03-14
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能的一个重要分支，旨在理解和生成人类自然语言，使其能被计算机理解和利用。Michael Collin的自然语言处理课程因其深入浅出的讲解而备受...
Michael Collins的NLP经典教程：PPT与笔记全解析
标题中提到的“nlp Michael collin”很可能指的是Michael Collins教授与自然语言处理（NLP）相关的一系列教学材料。Michael Collins是一位在自然语言处理领域有着广泛研究的知名学者，他可能提供了关于该主题的视频...
[推荐]NLP Coursera课程by大牛Michael Collins
摆渡者
10-08 2334
2016年04月27日 10:54:00 火贪三刀 阅读数：7362 Michael Collins教授主页： http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/  Michael Collins教授NLP已更新的讲义下载（已打包）： http://download.youkuaiyun.com/detail/shijing_0214/9503915  Michael Collins...
NLP Coursera By Michael Collins - Week1
茅坤宝骏氹的博客
10-22 589
转载自   NLP Coursera By Michael Collins - Week1 NLP Coursera By Michael Collins - Week1 构建模型框架 - Markov Process 毕竟是机器学习嘛，所以第一步，先要把实际问题转化成数学模型。   在NLP中，一般使用的都是概率模型，即把语言模型变成概率论范畴。 比如说，现在有一段语音，说的很含糊，...
Michael collins nlp课程笔记（三）Log-Linear Models
qq_33355980的博客
12-10 1020
目录   一、Log-Linear提出的动机 二、Log-Linear模型 2.1 定义  2.2 特征的构造 2.3 参数估计 讲义链接：http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/loglinear.pdf 一、Log-Linear提出的动机 在语言模型和标注问题中，马尔科夫模型和隐马尔科夫模型都做出了很强的条件独立性假设。例如，语言模型中假设了...
Michael collins nlp课程笔记（四）MEMMS(Log-Linear Tagging Models)
qq_33355980的博客
12-11 624
目录   一、条件标注模型的定义  二、Trigram MEMMs 2.1 模型定义  2.2 参数估计  2.3 解码 pdf链接:http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/fall2014-loglineartaggers.pdf 一、条件标注模型的定义  二、Trigram MEMMs 2.1 模型定义 对我们所要建模的条件概率进行分...
Michael Collins NLP课程讲义（翻译：Trey；审校：Shooya）
weixin_30814319的博客
05-22 250
第一章 语言模型 （自然语言处理课程讲义，Michael Collins，哥伦比亚大学） 1.1 介绍 在这一节，我们将考虑一个问题，即如何为一个例句集建立语言模型。语言模型最初从语音识别发展起来；对现代的语言识别系统，语言模型依然起着中心作用。语言模型在其他自然语言处理应用中也被广泛应用。我们将在本章讨论参数估计技术。参数估计技术最初为语言模型而生，在很多场合都有用，譬如在接下来...
Michael collins nlp课程笔记（二）Tagging Problems, and Hidden Markov Models
qq_33355980的博客
12-10 626
目录   一、标注问题 二、标注问题的生成模型 2.1 问题的定义及转换 2.2 隐马尔科夫模型 2.3 三元隐马尔科夫模型的参数估计  2.4 模型的解码——维特比算法 讲义链接：http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/hmms-spring2013.pdf 一、标注问题 标注问题的任务是对于一个序列，给出其标记序列，也称为序列标记问题。nl...
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