NLP从输入到输出之单词的处理

最新推荐文章于 2024-12-08 09:36:26 发布
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#NLP

本文探讨了NLP中单词和句子的多种处理方法，包括One-hot编码、词嵌入模型如Word2Vec、GloVe、FastText等，以及句子嵌入模型如词袋模型、Skip-Thought、Quick-Thought、InferSent等。这些方法有助于理解词义及上下文关系，提升NLP应用的性能。

NLP从输入到输出之单词的处理

这里记录了一些单词的处理方法。会随时更新。

One-hot, 最简单的处理方法

这个是最简单的处理方法。简单来说，就是把每一个单词离散化，占用一个向量的维度。假如一篇文章共有100个不重复的词。那么每个词对应的就是一个100维度的向量 a a a，并且 ∣ a ∣ = 1 |a| = 1 ∣a∣=1.

词嵌入模型，一种考虑词相关性的模型

词嵌入模型同样的也是将一个词映射为一个向量。但是不同的是，他的维度并不是单词的数量。它的核心思想是具有相似语境的词具有相似的意义，是一种无监督的学习方法。
参考链接1：http://ruder.io/word-embeddings-1/ 包含词嵌入模型的入门
参考链接2：https://arxiv.org/pdf/1301.3781v3.pdf 词嵌入模型的论文
这种方法的优点就是减少了维度，并且把稀疏信息转换为了稠密信息。（要知道稀疏信息在深度学习中效果是很差的）

Word2Vect

CBOW

SKIPGRAM

Glove

FastText

ELMo

句子嵌入模型

句子嵌入一个比较经典的应用就是词袋模型。词袋模型简单来说就是进行词的映射。类似于One-Hot，但是维度上的数字不再是是否出现，而是TF/TF-IDF。

Skip-Thought

Quick-Thought

InferSent

先挖个坑，之后再填

NLP-生成模型-2017-Transformer（四）：单个输入-输出样本的并行化计算【编码：训练预测都基于注意力机制来并行化】【解码：训练时基于掩码注意力机制、teach-forcing来并行化】
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02-26 843
我们先看一个典型的基于RNN的Encoder-Decoder结构 输入是：“机器学习“，输出是“machine learning”。模型的大概工作时序是：Encoder部分，输入序列逐个送进RNN，计算出最后时刻的隐藏状态c，作为上下文信息传给Decoder。Decoder部分，将c和t-1时刻的输出作为t时刻的输入，逐步计算预测得到t时刻的输出。这个结构中，Encoder和Decoder部分都是无法并行化的，这是由RNN结构本身决定的（t时刻计算依赖t-1时刻的输出）。值得注意的一点是，这里我们讨论的并
自然语言处理实战项目5-文本数据处理输入模型操作，以命名实体识别为例，打通NLP模型训练从0到1
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04-23 1531
大家好，我是微学AI，今天给大家带来自然语言处理实战项目5-文本数据处理输入模型操作，以命名实体识别为例。今天我给出的案例是命名实体识别，假设我们有一个命名实体识别任务，需要从文本中识别人名、地点和组织等实体。我们有一些带有实体标签的样本数据。在这里，我们将展示如何处理和加载这些数据，以便将其输入到模型中。数据处理是第一步。
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06-24 3402
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「自然语言处理（NLP）」入门系列（三）单词表示、损失优化、文本标记化？
yinizhilianlove的博客
01-18 792
来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧） 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-01-09 本次主要内容: 1、知道词向量如何表示单词意思 2、如何可视化词向量 3、损失函数与优化 4、文本标记化（Tokenization） 自然语言处理下的单词表示     在我们建立一个模型并使用深度学习进行自然语言处理之前，我们必须弄清楚如何为计算机表示单词。在日常...
【NLP】英文数据预处理___词干/词元处理
越努力，越幸运
10-12 1639
词形还原（Lemmatization）与词干提取（Stemming）的简介+异同点＋Python实现代码
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alic_yuan的博客
06-30 459
友情提示：本篇文章可能读起来有点晦涩难懂，但读完一定会让你明白NLP是做什么的以及它的使用场景，甚至还能让你走上NLP的道路，且听我来聊聊。 NLP,是英文Natural Language Processing的缩写，翻译过来叫自然语言处理，是人工智能和语言学领域的分支学科。 人们自古以来都在和文字打交道，无论是外国的英文还是我们的中文。我们使用文字挺简单的，那么到了计算机时代能不能让计算机也能够理解人所用的文字呢？这便是NLP的由来。 只说概念可能比较模糊，最好理解NLP的方式就是看它使用的场景，由
Python输入输出-自然语言处理+json格式化
12-21
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candy的博客
12-08 1988
自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的关键分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言，近年来取得了令人瞩目的成就，在智能客服、机器翻译、文本分析、语音助手等众多领域发挥着重要作用。从入门到精通自然语言处理，需要系统地学习一系列知识与技能，涵盖编程语言、数学基础、自然语言处理基础技术、机器学习与深度学习算法，以及丰富的实践项目经验积累等。
深入探索自然语言处理技术：从基础到实践
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自然语言处理（NLP）是人工智能研究的核心领域之一，它涉及计算机科学、语言学以及人工智能的诸多子领域。NLP的目标是使计算机能够理解和生成人类语言，从而实现人机间的自然交流。NLP不仅包括语言的输入和输出，更...
大火的自然语言处理 (NLP)是什么东东 ？
nochiliyys的博客
04-22 1201
自然语言处理 (NLP)是计算机科学的一个分支，更具体地说，是人工智能 (AI)的分支，旨在让计算机能够以与人类大致相同的方式理解文本和语音，大白话讲就是让计算机能听懂人话，能听懂让它干嘛，只有能够理解人类发出的指令才能进行后续的工作。自然语言处理（NLP）是一种将计算语言学（基于规则的人类语言建模）与统计、机器学习和深度学习模型相结合的技术。这些技术使计算机能够理解、感知和满足人类语言的意图，包括文本或语音数据的处理、语言翻译、响应语音命令以及快速总结大量文本。
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07-06
设计一个程序，该程序输入一个英语单词和它的释义（应考虑一个单词可以有多个释义）。将单词和它的释义分别存放在文件word.dat和meaning.dat中。文件word.dat中存储的数据的结构为： 　　　　　　class index 　　　　　　{ public: 　　　　　　 char word[20]; 　　　　　　 streampos offset; 　　　　　　}; 其中，数据成员offset用于记录单词word的释义在文件meaning.dat中的位置。用户输入一个单词，屏幕输出该单词的释义。
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05-09 5555
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qq_39439006的博客
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临时设置：python运行时设置：【注】：上述设置方式，必须要在第一次使用 cuda 之前进行设置。永久设置： 4、细节点 model.eval()与model.train()： 作用：主要用于通知dropout层和batchnorm层在train和val模式间切换； train：在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率（保留概率=p); batchnorm层会继续计算数据的mean和var等参数并更新； eval：在eval模式下，dropout层会让所有的激
NLP Transformer的Decoder的输入输出都是什么？每个部分都是什么? NLP中的encoder和decoder的输入是什么？
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要弄清楚Decoder的输入输出，关键在于图示三个箭头的位置：因为输入（“我爱中国”）在Encoder中进行了编码，这里我们具体讨论Decoder的操作，也就是如何得到输出（“L Love China”）的过程。
自然语言处理（NLP）—— 深度学习
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