CS224n研究热点10 Character-Aware神经网络语言模型

Character-Aware神经网络语言模型
最新推荐文章于 2025-09-06 09:26:50 发布
最新推荐文章于 2025-09-06 09:26:50 发布
阅读量166 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能
原文链接：https://my.oschina.net/hankcs/blog/1154054
此模型旨在解决传统神经网络语言模型忽视结构相似词意义相近的问题，通过编码词素相关性来改善低频词的表示，并使用更少的参数获得可比的效果。模型采用卷积层读取字符嵌入，通过不同大小的卷积捕捉n-grams和子词，然后进行最大池化以获得特征向量。

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>   hot3.png

04131219_pLG3.jpg本文由码农场同步，最新版本请查看原文：http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-character-aware-neural-language-models.html
CS224n研究热点10 Character-Aware神经网络语言模型
动机大多数神经网络语言模型其实并没有注意到结构类似的词语意义也类似这种语言现象，这使它们无法赋予低频词合适的表示。所以这个新模型的目标是：编码词素相关性：eventful, eventfully, uneventful解决低频词问题用更少的参数得到comparable效果架构输入字符，但依然在词语级别做预测。卷积层读入字符的embedding，做不同大小的卷积（捕捉不同的ngram与subword），max池化后得到特征向量。Highway Network这种网络类似LSTM的Memory Cell，对输入...

继续阅读：码农场 » CS224n研究热点10 Character-Aware神经网络语言模型

原文链接：http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-character-aware-neural-language-models.html


感谢阅读本文，欢迎 查看原文或访问 码农场 获取更多内容

转载于:https://my.oschina.net/hankcs/blog/1154054

图神经网络论文阅读(十九) Position-aware Graph Neural Networks，ICML2019
qq_36618444的博客
10-14 1846
本文的三位作者来自斯坦福大学。 在正式阅读本文之前，我们考虑这样一个事实：以GCN为代表的领域聚合方式在每一轮的前向传播中，只能获取到N-hop邻域内节点的特征，并且，其最为基本的想法是基于网络同质性的，也就是相邻节点具有相似性。假定，对于异质网络，中心节点A的type为1，邻域节点BCD的type为2，那么在一次聚合之后，A就会变成2。并且，过深的网络会造成过平滑，这都是GCN无法解决的。 本文提出了一种用于计算位置感知节点嵌入的新型图形神经网络——位置感知图神经网络。P-GNN首先对锚节点集进行采样，计
【神经网络与深度学习】卷积神经网络在自然语言处理的应用
ZhangPY的专栏
09-28 4538
摘要：CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术，在图像分类领域做出了巨大贡献。本文从计算机视觉的用例开始，介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用。 当我们听到卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNNs）时，往往会联想到计算机视觉。CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献，也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术，从Facebook的图像
java学习之路：19.掌握Character对象的创建以及Character类提供的各种方法
花狗Fdog的博客
02-10 2008
Character(char value)该类的构造函数必须时一个char类型的数据，通过该构造函数创建的Character类对象包含由char类型参数提供的值。一旦Chaeacter类被创建，它包含的数值就不能再改变。Character类提供了大量表示特定字符的常量。例如：CONNECTOR_PUNCTUATION: 返回byte类型值，表示Unicode规范中的常规类别“Pc”。UNASSIGNED：返回byte类型值，表示Unicode规范中的规范类别”Cn“。TITLECASE_LETTER:
神经网络模型量化综述（下）
LF_AI的博客
10-09 1098
通过训练，神经网络就可以使用更低精度的数据格式（包括浮点、定点和整数）进行推理。低精度数据格式提供了几个性能优势：许多处理器通过 low-bit 格式提供更高吞吐量的数学管道，这可以加快计...
Position-aware 图神经网络
weixin_44370695的博客
08-15 543
结点嵌入的三种方法： 图神经网络方法 矩阵分解方法 随机游走方法 下面讲讲图神经网络的方法： 在图神经网络框架里，结点嵌入式通过一系列非线性图卷积、池化等操作实现。 对于下图，结点v1v_{1}v1​和结点v2v_{2}v2​是不可区分的。 Point-aware图神经网路欧泽可以做到区分二者。它融入了结点的位置信息。结点的位置能被一个low-distorsion映射铺捉到，通过计算结点到ancho-sets的距离。 结点嵌入KaTeX parse error: Expected '}', got '
【笔记3-8】CS224N课程笔记 - 卷积神经网络
cindy_1102的博客
04-22 1318
CS224N（八）Convolutional Neural Networks 卷积神经网络为什么需要卷积神经网络什么是卷积单层卷积池化多个过滤器多个通道卷积的选择 【笔记3-1】CS224N课程笔记 - 深度自然语言处理 【笔记3-2】CS224N课程笔记 - 词向量表示 word2vec 【笔记3-3】CS224N课程笔记 - 高级词向量表示 【笔记3-4】CS224N课程笔记 - 分类与神经网...
cs224n学习笔记
dev_zyx的博客
09-03 472
lecture1: lecture2: log a(x)在机器学习中默认为ln(x)
斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第12讲 - NLP子词模型（NLP通关指南·完结）
ShowMeAI研究中心
05-07 3737
NLP课程第12讲介绍了语法学 (linguistics) 基础知识、基于字符粒度的模型、子词模型 (Subword-models)、混合字符与词粒度的模型、fastText模型等。
斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第11讲 - NLP中的卷积神经网络（NLP通关指南·完结）
ShowMeAI研究中心
05-06 3836
NLP课程第11讲介绍了卷积神经网络 (CNN)及模型细节，并讲解CNN和深度CNN在文本分类中的使用，最后介绍了Q-RNN模型。
cs224n自然语言处理的学习资料链接整理资料站
Zjhao666的博客
04-05 603
1 cs224n的学习视频、免费、中英文字幕 cs224n学习视频 2 码农场上的学习笔记（顺序为先从左往右，再从上往下） 码农场cs224n笔记博客原地址 笔记 研究热点 assignment CS224n笔记1 自然语言处理与深度学习简介 CS224n研究热点1 一个简单但很难超越的Sentence Embedding基线方法 CS224n笔记2 词...
斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络
www_xuhss_com的博客
05-14 853
🚀 优质资源分享 🚀 学习路线指引（点击解锁） 知识定位 人群定位 🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡 进阶级 本课程是python flask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。 💛Python量化交易实战💛 入门级 手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统 作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
[Embeding-3]综述：词嵌入以及与分布式语义模型的关联
沈春旭的博客
08-29 2445
1. 前言 近年来，在许多NLP任务中，无监督学习单词嵌入已经取得了巨大的成功。他们的效果如此之好，以至于在许多NLP体系结构中，几乎完全取代了更传统的分布式表示，如LSA特征和Brown聚类。 可以看看2017的EMNLP和ACL会议，他们都及其关注词嵌入，即使最近的ACL Communication，也直言道词嵌入是NLP突破的催化剂，这时候我们不仅要仔细思考，词嵌入真的需要如此的大肆宣传...
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第三十三期】Thu, 21 Apr 2022
TomRen
04-22 1129
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Thu, 21 Apr 2022 Totally 56 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers Medical Dataset Classification for Kurdish Short Text over Social Media Authors Ari M. Saeed, Shnya R. Hussein, Chro M. Ali, Tarik A. .
STM32传感器模块编程实践(十六)DIY人脸识别智能垃圾桶模型
光子物联
09-05 993
本文介绍了一种基于STM32单片机的人脸识别智能垃圾桶模型。该系统由STM32F103C8T6主控芯片、ASR-PRO语音交互模块、SG90舵机和人脸识别模块组成。语音模块用于验证口令，只有口令正确才能录入人脸；识别成功后舵机带动垃圾桶盖打开。控制流程包括人脸识别、语音交互和舵机驱动，通过串口指令实现人脸录入与识别。系统采用STM32CubeMX配置GPIO、PWM和串口参数，Keil5编写控制程序，最终实现人脸识别控制垃圾桶
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
最新发布
zzywxc787的博客
09-06 576
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
怎么快速构建一个deep search模型呢
qq_57565004的博客
09-05 698
本文提出了一种快速构建具备深度信息检索能力的智能体系统（DeepSearch）的方法。该方法采用分阶段开发策略：首先基于RAG架构搭建基础检索链路，再通过LangChain框架整合大语言模型和搜索引擎API，赋予系统自主规划与迭代搜索能力，最终实现多源信息整合和结构化报告生成。技术选型上强调利用开源工具（如LangChain、ChromaDB）和预训练模型，通过"思考-检索-整合-迭代"的智能体工作流，高效构建可验证原型的核心功能。
机器学习基础-day03-机器学习中的线性回归
XZSSWJS的博客
09-04 1028
初学小小白，个人笔记使用，仅供参考
机器学习从入门到精通 - 强化学习初探：Q-Learning到Deep Q-Network实战
THMAIL的博客
09-04 1456
本文介绍了强化学习从Q-Learning到Deep Q-Network(DQN)的进阶过程。首先阐述了强化学习的基本框架，包括Agent、Environment、State、Action和Reward的交互关系，以及马尔可夫决策过程(MDP)的核心假设。重点讲解了Q-Learning算法，详细推导了其基于贝尔曼方程的时间差分更新公式，并说明了ε-greedy策略在探索与利用之间的平衡作用。随后指出Q-Table在处理高维状态空间时的局限性，进而引入DQN解决方案。DQN采用神经网络作为函数逼近器，并依靠经验
面向AST任务的Position-Aware-Tagging代码与模型解读
在实现方面，论文可能采用了深度学习技术，例如循环神经网络（RNN）或注意力机制（Attention Mechanism），来捕捉和利用目标、观点和情感之间的关系。论文详细描述了模型结构、训练过程及性能评估方法。 ### 知识点...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值