15、自然语言处理中的序列建模与信息提取

最新推荐文章于 2025-11-25 00:15:54 发布
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自然语言处理中的序列建模与信息提取

1. 序列建模中的预测与分析

在自然语言处理（NLP）的序列建模里，我们常常需要对给定的数据进行预测。例如，有如下一组数值： 

9.32490754e-05, 7.62545395e-14, 9.35015496e-05, 1.53205409e-01,
2.67653674e-02, 1.24012713e-03, 5.49467572e-14, 3.55922084e-11,
8.92650636e-14, 9.91368315e-14, 8.16121572e-14, 2.14432828e-18,
9.12657866e-14, 3.24019025e-06, 9.51441183e-14, 8.55035544e-14,
8.72065395e-14, 7.73119241e-14, 9.14113806e-14, 1.08231855e-13,
3.22887102e-07, 8.59110640e-14, 1.10092976e-13, 8.71172907e-14,
1.04723547e-13, 7.06023940e-14, 8.18420309e-14, 1.21049563e-13,
8.37730240e-14, 1.04719426e-13

我们的目标是找出其中值最大的索引，这时可以使用 argmax 函数。以下是示例代码： 

i2c[pred.argmax()]

运行结果为 't

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【NLP】自然语言处理的序列建模
sikh_0529的博客
09-24 9207
考虑这个向量的一种方法是，最终向量是传递整个序列输入的结果，因此它是姓氏的摘要向量。在像英语这样的语言中，句子中的单词不是随意的。Elman RNN 内部的显式计算显示为两个量的相加：前一个时间步的隐藏向量与隐藏到隐藏权重矩阵之间的点积，以及输入向量与输入到隐藏权重矩阵的点积。该模型的参数是嵌入的大小、嵌入的数量（即词汇大小）、类的数量和 RNN 的隐藏状态大小。中更详细地显示了一个新的隐藏向量，它使用一个隐藏到隐藏的权重矩阵来映射先前的隐藏状态向量，并使用一个输入到隐藏的权重矩阵来映射输入向量。
【NLP】自然语言处理的高级序列建模
sikh_0529的博客
09-24 9685
在本章，我们以第6章和第7章讨论的序列建模概念为基础，并将它们扩展到序列到序列建模领域，其中模型将一个序列作为输入并产生另一个可能不同长度的序列作为输出。序列到序列问题的例子随处可见。例如，我们可能想要，给定一封电子邮件，预测回复，给定一个法语句子，预测它的英文翻译，或者给定一篇文章，写一篇总结文章的摘要。我们还在这里讨论序列模型的结构变体：特别是双向模型。为了充分利用序列表示，我们介绍了注意力机制并对其进行了深入讨论。最后，本章以实现本文所述概念的神经机器翻译 (NMT) 的详细演练结束。序列到序列 (S
自然语言处理（NLP）—— 信息提取与文档分类
weixin_65190179的博客
06-01 3390
想象一下，每篇文档都是由许多不同的单词组成的，如果我们试图了解这些文档的内容，每个不同的单词都会是一个维度。比如，如果我们有成千上万个不同的单词，那我们就有成千上万个维度。这就像试图在一个非常庞大的空间内找到每篇文档的位置，非常复杂！降维就是一种方法，帮助我们减少这些维度的数量，但同时尽量保持原有的信息。这样做可以让我们更容易地处理和分析文档。
【sklearn | 3】时间序列分析与自然语言处理
颜淡慕潇
05-31 1万+
通过本篇进阶教程，我们学习了 sklearn 中的时间序列分析和自然语言处理的基本方法。时间序列分析包括特征提取、时间序列拆分和预测模型，而自然语言处理涵盖了文本特征提取和文本分类。希望这些知识能在你的实际项目中有所帮助，并激发你进一步探索更复杂的时间序列和自然语言处理技术。
基于BiLSTM模型的时间序列与自然语言处理应用
X2829352498的博客
11-11 1391
BiLSTM模型凭借其双向结构和强大的序列建模能力，在NLP和时间序列预测中被广泛应用。在未来，随着计算资源的提升，BiLSTM和Transformer等新型模型的结合有望进一步提升序列数据的处理能力，为实际应用场景带来更好的效果。---以上内容可以根据读者需求进一步扩展，涵盖更多实战细节和优化技巧。
自然语言处理（NLP）—— 主题建模
weixin_65190179的博客
06-06 4047
Dirichlet 分布是一个连续多变量概率分布，它是对多项分布中参数的先验分布。简单来说，如果你有一个多项分布（即一个分布，其中的事件有多个可能的类别，比如掷骰子的六个面），Dirichlet 分布可以用来表示这些类别分布的不确定性。Dirichlet 分布的参数是一组正实数，这些参数本身被称为"浓度参数"。分布的结果是一组满足以下条件的值每个都在 0 和 1 之间，即。所有的总和为 1，即。这些性质使得 Dirichlet 分布非常适合表示一个文档中不同主题的比例，或。
动手学自然语言处理：解读大模型背后的核心技术
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06-20 8万+
自从 ChatGPT 横空出世以来，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP） 研究领域就出现了一种消极的声音，认为大模型技术导致 NLP “死了”。在某乎上就有一条热门问答，大家热烈地讨论了这个问题。有人认为 NLP 的市场肯定有，但 NLP 的研究会遇到麻烦，因为大模型的训练建立在海量数据与超高算力之上，普通研究者难以获取这样的资源，只能做些应用研究；也有人认为大模型为 NLP 打开了一片新天地，NLP 的研究整体上会再上一个新台阶。
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HUIBUR的博客
06-18 3910
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自然语言处理NLP简介
鬼斩
03-19 4118
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学等多个领域的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解释、操纵和生成人类语言。自然语言处理的基本原理涉及多个方面，包括自然语言的理解和生成、语言模型、词法分析、句法分析、语义分析、语音识别、文本分类、信息检索等。在本章节中，我们将重点介绍自然语言处理的基本原理。
PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实践
异构算力老群群（在读985计算机博士生）的技术博客
04-29 4681
PyTorch作为一款强大的深度学习框架，在NLP领域的应用广泛且效果显著。从命名实体识别、情感分析到机器翻译，PyTorch提供了灵活且易于使用的工具，帮助研究人员和开发者构建和训练各种复杂的模型。在本案例中，我们详细展示了如何使用PyTorch构建一个基于BiLSTM和CRF的命名实体识别模型，并探讨了模型优化、迁移学习以及最新技术动态等方面的内容。在实践中，我们深刻体会到PyTorch的易用性和灵活性。它允许我们快速地原型设计和实验，同时也提供了丰富的API和工具来支持高效的模型训练和部署。
NLP课件（自然语言处理课件）
08-19
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，它专注于使计算机能够理解、解析、生成和操作人类自然语言。这些课件涵盖了NLP的多个核心主题，为学习者提供了一个全面的学习路径。 首先，"L1 - Introduction...
自然语言处理之话题建模：Hierarchical Dirichlet Process (HDP)：文本分词与词性标注
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09-24 1196
分词是将连续的文本切分成独立的词汇单元的过程。在中文中，由于词汇之间没有明显的分隔符，分词尤为重要。基于词典的分词：使用预定义的词典来查找文本中的词汇。基于统计的分词：通过统计方法确定词汇边界，如最大熵模型、隐马尔可夫模型（HMM）等。混合分词：结合词典和统计方法，以提高分词的准确性和效率。话题建模是一种统计建模技术，用于发现文档集合或语料库中隐藏的主题结构。在自然语言处理中，话题建模能够帮助我们理解大量文本数据的内在结构，识别出文档中讨论的主要话题。
走向通用智能的大语言模型：具身、符号落地、因果与记忆的统一认知视角
nmdbbzcl的博客
11-23 1036
如果真要靠大语言模型（LLM）走向人工通用智能（AGI），缺的到底是什么？arXiv作者的态度很明确：今天的多模态大模型已经很强，但“聪明得很表面”，距离真正的“通用智能”还差一大截。
PaLM：Pathways 驱动的大规模语言模型 scaling 实践
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11-24 744
本文是对论文《PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways》的深度解读。在大模型研究领域，如何实现高效规模化训练并解锁复杂任务能力，是核心挑战。Google Research 团队提出的 PaLM 模型，以 5400 亿参数稠密 Transformer 为基础，借助 Pathways 系统实现跨 TPU Pod 高效训练，在少样本推理、代码生成等任务中刷新 SOTA，为大模型规模化研究提供关键参考。
InstructBLIP：面向通用视觉语言模型的指令微调技术解析
m0_65010824的博客
11-24 781
本文是对论文《InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning》的深度解读。在多模态领域，如何构建具备通用指令遵循能力的视觉语言模型，是亟待解决的关键挑战。Salesforce Research 等团队提出 InstructBLIP 框架，通过指令感知 Q-Former 与平衡数据集采样策略，实现了多样化视觉语言任务的高效泛化，显著提升零样本与下游微调性能，为通用多模态模型研发提供范式。
论文浅尝 | 利用条件语句激发和提升大语言模型的因果推理能力（CL2025）
开放知识图谱
11-24 319
这些发现表明，代码，特别是代码中的条件语句，通过提示和微调在引发和提高语言模型的因果推理能力方面可以发挥重要作用。证明，在执行复杂因果推理任务时，代码语言模型优于相同结构的通用语言模型。的训练数据观察到最大的性能提升，这表明仅用少量（少于一千条）条件语句代码，模型的因果推理能力就能大幅提高。代码语言模型在大多数设置下仍然优于相应的通用语言模型，并且对于大多数模型来说，代码提示优于文本提示。代码大语言模型比通用大语言模型更擅长因果推理，并且对于大多数模型来说，代码提示比文本提示更有效。
Fast Distributed Inference Serving for Large Language Models
nihaoakekeke的博客
11-21 842
大规模语言模型（LLMs）驱动了以ChatGPT为代表的新一代交互式AI应用。这类应用的交互特性要求LLM推理具备低延迟特性。现有LLM服务系统对推理任务采用运行至完成的处理模式，存在队头阻塞问题且导致延迟较高。本文提出FastServe——一个面向LLMs的分布式推理服务系统。该系统利用LLM推理的自回归特性，实现了以单个输出令牌为粒度的抢占机制。通过采用具备跳过连接功能的多级反馈队列调度器，FastServe运用抢占式调度策略有效降低延迟。
国内主流大语言模型之比较
最新发布
人机与认知实验室
11-25 621
的系统性对比分析，涵盖其核心技术特点、性能表现、应用场景、生态布局及战略定位等方面的异同。阿里千问胜在生态与开源，蚂蚁灵光赢在场景与行动力，百度文心强在中文内容，智谱清言优在知识严谨，DeepSeek专精于代码与垂直领域。智谱强调“可解释性”，幻觉较少。将深化“AI Agent”战略，从“聊天助手”转向“行动代理”，成为支付宝的智能入口。若能在MoE（混合专家）架构和垂直领域（如金融、法律）持续深耕，或成“小而美”的标杆。需解决幻觉问题，并在多模态（如视频生成）上突破，以应对字节、腾讯的竞争。
MySQL自然语言处理应用
2509_93942886的博客
11-22 338
总的来说，虽然MySQL不是专业的自然语言处理工具，但它提供的文本处理功能已经能够解决很多实际业务中的文本分析需求。对于大多数中小型项目来说，充分利用数据库层的文本处理能力，往往能在保证功能实现的同时获得更好的性能表现。最近在优化某个电商平台的订单系统时，我就遇到了这样的需求：要从用户填写的非结构化地址信息中自动提取区县级地名。在实践中我发现几个值得注意的地方：首先，MySQL的文本处理功能虽然方便，但不适合处理海量文本数据，那种情况还是应该用专门的文本搜索引擎。字符串处理：基础中的基础。
递归网络在自然语言处理中对时间结构的建模
资源摘要信息:"时间中的结构：递归网络与自然语言处理"一书深入探讨了时间在认知科学和连接主义模型中的核心地位，尤其是如何通过神经网络建模时间序列信息以实现对复杂认知任务的模拟。本书的核心思想在于提出并...
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