词序列核函数

最新推荐文章于 2025-04-09 21:52:18 发布

最新推荐文章于 2025-04-09 21:52:18 发布 · 197 阅读

文章标签：

#C #C++ #C#

研究技术综合专栏收录该内容

40 篇文章

订阅专栏

本文通过两个案例探讨了词序列核函数的应用，对比了不同词序列间的相似度，并得出ACB相较于ABC更接近ACBA的结论，为基于核函数的命名实体关系抽取技术提供了实证依据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

词序列核函数

Case 1:

ACB & ACBA

	ACBA		ACB
2α	A	2α²	A	α
α	B	α²	B	α
α	C	α²	C	α
α⁴	AA
α³	AB	α⁶	AB	α³
α²	AC	α⁴	AC	α²
α²	BA
α³	CA
α²	CB	α⁴	CB	α²
α⁴	ABA
α⁴	ACA
α³	ACB	α⁶	ACB	α³
α³	CBA

4α²+2α⁴+2α⁶

Case 2:

ABC & ACBA

结论：

ACB比ABC更像ACBA。

《基于核函数的命名实体关系抽取技术研究》

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

summerbell

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

多分类SVM的应用核函数的选取及代码示例

苏打水的杯子的博客

09-03

7388

一、应用SVM的关键在于核函数的选用，常用于图像处理的核函数主要有三个：linear（线性核）, rbf(径向基函数)，polynomial(多项式核)。 核函数的选用：针对不同的特征向量类型选用不同的核函数，简单选用核函数的方法就是： 1、linear:针对的是高维特征向量，特征向量里面的值跳变不能太大，例如Gabor变换提取的图像特征向量（4400维）。 2、rbf: 使用的范围较广，是...

NLP之Transformer：六大核心技术点(ED/SA/MHA/PE/FNN/RC-LN)、统计各模块可训练参数、全流程各子模块原理详解(IE+PE→Encoder【MHSA+Add&Norm+P

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

02-28

4719

NLP之Transformer：Transformer算法的六大核心技术点(ED/SA/MHA/PE/FNN/RC-LN)、全流程各子模块原理详解——输入Embedding+位置编码、Encoder(MHA→PwFFNN)、Decoder(MaskeMHA→MHA→PwFFNN)、Linear+Softmax之详细攻略目录相关文章一、Transformer算法拆解图：吊炸天的序列模型二、Transformer的六大核心技术点(ED/SA/MHA/PE/FNN/RC-LN)

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

LC-词语序列

qq_41105501的博客

10-25

527

词语序列 //词语序列 /*给定两个单词（初始单词和目标单词）和一个单词字典，请找出所有的从初始单词到目标单词的最短转换序列的长度：每一次转换只能改变一个单词每一个中间词都必须存在单词字典当中例如：给定的初始单词start="hit"，目标单词end ="cog"。单词字典dict =["hot","dot","dog","lot","log"] 一个最短的转换序列为"hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog", 返回

词语序列问题

F13253524870的博客

09-28

185

题目分析本题是求目标字符串在树中的层次，以start = “hit”,end=“cog”，dict={“hot”,“cog”,“dot”,“dog”,“hit”,“lot”,“log”}为例，树的孩子节点就是与dict中与父节点只有一个字母差异的字符串，当遍历到某个层次出现目标字符串即返回该层次，否则就不是最短变换长度。 import java.util.*; public class Solution { public int res = 1; public int ladder

NLP基础知识

小⭐的博客

10-07

211

简单来说，字序列关注的是单个汉字的排列，而词序列关注的是有意义的词的组合。在中文中，因为汉字之间没有像空格这样的明确分隔符，所以分词的任务就是将连续的字序列转换成语义上有意义的词序列。在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符。词性：语言中对词的一种分类方法，以语法特征为主要依据，兼顾词汇意义对词进行划分的结果，常见的词性有14种, 如: 名词, 动词, 形容词等.顾名思义，词性标注就是标注出一段文本中每个词汇的词性。

NLP --- 词性标注

进击的菜鸟

01-02

2万+

上前几节我们简单介绍了命名体识别的算法，其实主要的方法就是HMM和CRF了，因为可以转换为标注问题，这里都可以使用HMM和CRF，本节我们将介绍另外一个重要的知识点即词性标注，同样的在宗老师的书里都有详细的讲解，这里就简单的讲解一下，那么我们下面就开始： Part-of-speech，是重要的基础性工作，为后续的句法分析等进一步工作提供基础。分词，命名实体识别，词性标注并称汉语词法分析“三姐妹”...

一般来说，语言模型旨在对于人类语言的内在规律进行建模，从而准确预测词序列中未来（或缺失）词或词元（Token）的概率。根据所采用技术方法的不同，针对语言模型的研究工作可以分为以下四个主要发展阶段： • 统计语言模型（Statistical Language Model, SLM）. 在 20 世纪 90 年代兴起的统计语言模型 [4, 5] 是基于统计学习方法研发的。具体来说，统计语言模型使用马尔可夫假设（Markov Assumption）来建立语言序列的预测模型，通常是根据词序列中若干个连续的上下文单词来预测下一个词的出现概率，即根据一个固定长度的前缀来预测目标单词。具有固定上下文长度 𝑛 的统计语言模型通常被称为 𝑛 元（𝑛-gram）语言模型，如二元或三元语言模型。统计语言模型被广泛应用于信息检索（Information Retrieval, IR）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）等领域的早期研究工作。对于高阶统计语言模型来说，随着阶数 𝑛 的增加，需要估计的转移概率项数将会指数级增长，经常会受到“维数灾难”（Curse of Dimensionality）的困扰。为了缓解数据稀疏问题，需要设计专门的语言模型平滑策略，如回退估计（Back-off Estimation）和古德-图灵估计（Good-Turing Estimation）。然而平滑方法对于高阶上下文的刻画能力仍然较弱，无法精确建模复杂的高阶语义关系。 • 神经语言模型（Neural Language Model, NLM）. 神经语言模型 [6, 7] 使用神经网络来建模文本序列的生成，如循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）。图 1.1 语言模型的发展历程灵奖获得者 Yoshua Bengio 在一项早期工作中 [6] 引入了分布式词表示（Distributed Word Representation）这一概念，并构建了基于聚合上下文特征（即分布式词向量）的目标词预测函数。分布式词表示使用低维稠密向量来表示词汇的语义，这与基于词典空间的稀疏词向量表示（One-Hot Representation）有着本质的不同，能够刻画更为丰富的隐含语义特征。同时，稠密向量的非零表征对于复杂语言模型的搭建非常友好，能够有效克服统计语言模型中的数据稀疏问题。分布式词向量又称为 “词嵌入”（Word Embedding）。这种基于隐含语义特征表示的语言建模方法为自然语言处理任务提供了一种较为通用的解决途径。在这一系列工作中，word2vec [8, 9] 是一个具有代表性的词嵌入学习模型，它构建了一个简化的浅层神经网络来学习分布式词表示，所学习到的词嵌入可以用作后续任务的语义特征提取器，在自然语言处理任务中得到了广泛使用，取得了显著的性能提升。这些创新性的研究工作将语言模型用于文本表示学习（超越了原始的词序列建模目标），在自然语言处理领域产生了重要影响。概述上文

03-11

例如，统计模型的概率公式应写成$P(w_n | w_{n−k}, ..., w_{n−1})$，而神经模型的公式可能涉及softmax函数。应用方面，统计模型用于机器翻译、语音识别，神经模型在文本生成、情感分析等任务中表现更好。同时，...

NLP学习记录——序列标注

qq_37171771的博客

02-18

2748

tagging problem 即序列标注问题。给定一个词序列作为输入：the dog saw a cat。要求输出其词性序列：D N V D N （D for a determiner, N for noun, and V for verb）。有时输出序列会是这种形式：the/D dog/N saw/V a/D cat/N。其中有两个重要具体分支任务：part-of-spee...

大语言模型原理基础与前沿思维链

AI天才研究院

10-21

816

大语言模型原理基础与前沿思维链关键词：大语言模型、神经网络、预训练、迁移学习、生成对抗网络、可解释性、多模态学习摘要：本文旨在深入探讨大语言模型的原理与前沿技术，从基础理论到实际应用，逐步分析其核心算法、训练过程、优化策略以及未来的

【2025算法面试通关】【五.自然语言处理-传统NLP】【34.自然语言处理面试题解析：TF-IDF与词袋模型、隐马尔可夫模型（HMM）词性标注】

04-09

510

答：将文本视为无序的词集合，忽略语法和词序，通过统计词频构建向量表示，每个维度对应一个词，值为词频。

《知识图谱》赵军阅读笔记（六）——第六章关系抽取

not_simple_name的博客

08-04

4685

第六章关系抽取阅读笔记5.1 任务概述5.1.1 任务定义5.1.2 任务分类5.1.3 相关评测5.2 基于聚类的实体消歧方法5.2.1 基于表层特征的实体指称项相似度计算5.2.2 基于扩展特征的实体指称项相似度计算5.2.3 基于社会化网路的实体指称项相似度计算5.3 基于实体链接的实体消歧方法5.3.1 连接候选过滤方法5.3.2 实体链接方法5.4面向结构化文本的实体消歧方法 5.1...

理解字符串核函数

Kobe Bryant的专栏

04-12

6079

前面讲支持向量机的时候，提到了核函数，通过核函数可以实现特征点的非线性转换，从而实现分类。字符串核函数也是一种核函数，但它与一般的核函数不同。其他核函数一般定义在欧氏空间上，而字符串核函数是定义在字符串集合上的核函数。字符串核函数被广泛用在文本分类、信息检索等方面。首先解释下什么是字符串核函数。与一般核函数一样，字符串核函数也需要高维特征空间。特征空间的维度由映射函数决定，例如映射ϕ(x1

SVM模型（核函数）

weixin_40530363的博客

03-04

993

1、核函数的定义通过一个非线性变换将输入空间X（欧式空间或离散集合）对应于一个特征空间H（希尔伯特空间）核技巧：在学习与预测过程中只定义核函数K(x,z)，而不显式的定义映射函数φ。因为前者容易计算，而通过φ（x）和φ（z）计算K（x，z）不容易。特征空间和映射函数取法不唯一。 ...

[编程题]序列和

njudongchen的博客

03-07

1368

链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/46eb436eb6564a62b9f972160e1699c9 来源：牛客网给出一个正整数N和长度L，找出一段长度大于等于L的连续非负整数，他们的和恰好为N。答案可能有多个，我我们需要找出长度最小的那个。例如 N = 18 L = 2： 5 + 6 + 7 = 18 3 + 4 + 5 +

实体关系抽取综述

jcsyl_mshot的博客

06-11

2万+

实体关系抽取作为信息抽取领域的重要研究课题，其主要目的是抽取句子中已标记实体对之间的语义关系，即在实体识别的基础上确定无结构文本中实体对间的关系类别，并形成结构化的数据以便存储和取用。从用户需求层面看，文本分类、文本聚类等技术能从大量的文本集合中筛选或组合出用户所需要的文本或段落。而实体关系抽取则可以从更小粒度的文本句子中挖掘出用户所需要的语义关系信息，给用户提供一项更精细的服务。实体关系抽取...

最长公共子序列核心代码（clodeblocks运行通过）

天空的博客

10-08

993

最长公共子序列核心代码（clodeblocks运行通过）

OpenJudge 8468 单词序列

LOI__DiJiang的博客

10-14

1994

描述给出两个单词（开始单词和结束单词）以及一个词典。找出从开始单词转换到结束单词，所需要的最短转换序列。转换的规则如下：1、每次只能改变一个字母2、转换过程中出现的单词(除开始单词和结束单词)必须存在于词典中例如：开始单词为：hit结束单词为：cog词典为：[hot,dot,dog,lot,log,mot]那么一种可能的最短变换是： hit -> hot -> dot -> dog -> cog,所

核函数(Kernel function)(举例说明，通俗易懂)