NLP理论实践 Task1

最新推荐文章于 2024-06-17 00:38:14 发布
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大规模语言模型从理论到实践 去中心化架构
AI天才研究院
06-26 1254
大规模语言模型从理论到实践 去中心化架构 1.背景介绍 大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色。然而，随着模型规模的不断扩大，集中式架构的局限性逐渐
自然语言处理(NLP)领域与AI领域的融合 Transformers and RNNs
AI天才研究院
08-07 927
近年来，在机器学习界涌现了一股“Transformer”火热潮流。它吸引人的地方不仅仅在于其独特的计算效率、对长序列建模能力等优点，更重要的是它背后的模型架构——“Attention”机制。今天，我将从理论角度阐述“Attention”机制的概念及其特性，并详细分析Google AI的最新研究成果：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。最后，我将简要谈谈自然语言处理(NLP)领域与AI领域的融合可能性，并给出我的建议。
IMDB数据集的解释
热门推荐
西檬饭
01-16 4万+
目的：了解Keras上的IMDB数据集是怎么一回事。 前文主要是我的理解，官方解释在后文，觉得官方解析得不够到位。 数据源可以在[这里]找到。这数据集包含了50000条偏向明显的评论，其中25000条作为训练集，25000作为测试集。label为pos(positive)和neg(negative)。 比较难理解的是这些影评被处理后得到的词序列或者词向量。 另外在kaggle也有相似的数据，这里下载。 kaggle的IMDB数...
对西瓜数据集实现LDA编程
u014697805的博客
09-05 2245
数据集：代码：import pandas as pd import numpy as np from pandas import * from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt def readdata(): dataset = np.loadtxt(r'C:\Users\zmy\Desktop\titanic\watermelon
机器学习学习笔记之——处理文本数据
前尘忆梦的博客
12-28 4570
处理文本数据 我们讨论过表示数据属性的两种类型的特征：连续特征与分类特征，前者用于描述数量，后者是固定列表中的元素。在许多应用中还可以见到第三种类型的特征：文本。举个例子，如果我们想要判断一封电子邮件是合法邮件还是垃圾邮件，那么邮件内容一定会包含对这个分类任务非常重要的信息。或者，我们可能想要了解一位政治家对移民 问题的看法。这个人的演讲或推文可能会提供有用的信息。在客户服务中，我们通常想知 道一条消息是投诉还是咨询。我们可以利用消息的主题和内容来自动判断客户的目的，从而将消息发送给相关部门，甚至可以发送一
IMDB 数据集
Whyne1307的博客
03-11 1万+
文章目录IMDB 数据集介绍Keras中使用IMDB数据集加载相应的包加载 IMDB 数据集查看数据样式准备数据创建验证集构建模型编译模型训练模型绘制训练损失和验证损失绘制训练精度和验证精度评估模型模型预测 IMDB 数据集介绍 IMDB 数据集包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论，训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论。 train_labels 和 test_la
NLP 理论实践 Task1数据集探索&NLP基本概念
u013307195的博客
08-07 341
1.数据集下载和探索 数据集：中、英文数据集各一份 1.1 中文数据集：THUCNews THUCNews数据子集：https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码：qfud 参考博客中的数据集部分和预处理部分： CNN字符级中文文本分类-基于TensorFlow实现 - 一蓑烟雨 - 优快云博客 参考代码 1.2 英文数据集：IMDB数据集 IMDB英文数据集：IMD...
NLP 理论实践 Task4
u013307195的博客
07-03 184
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯的原理 利用朴素贝叶斯模型进行文本分类 朴素贝叶SVM斯1 SVM模型 SVM的原理 利用SVM模型进行文本分类 LDA主题模型 pLSA、共轭先验分布 LDA 使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类 LDA数学八卦 lda2 合并特征 ...
NLP 理论实践 Task2
u013307195的博客
06-24 201
一、.基本文本处理技能 正向最大匹配法 分词目标： 在词典中进行扫描，尽可能地选择与词典中最长单词匹配的词作为目标分词，然后进行下一次匹配。 算法流程： 从前往后取词，每次减一个字，直至词典命中或剩下1个单字。 假设词典中最长的单词为 5 个，那么最大匹配的起始子串字数也为 5 个 （1）从左往右读入子串，扫描字典，测试读入的子串是否在字典中 （2）如果存在，则从输入中删除掉该子串，重新按照规则取...
NLP 理论实践 Task5 文本表示
u013307195的博客
07-03 171
NLP 理论实践 Task5 文本表示 词袋模型：离散、高维、稀疏。 分布式表示：连续、低维、稠密。word2vec词向量原理并实践，用来表示文本。 word2vec http://www.hankcs.com/nlp/word2vec.html word2vec 中的数学原理详解（一）目录和前言 - peghoty - 优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/itplus/a...
NLP 理论实践 Task3 特征选择
u013307195的博客
06-27 249
Task3 TF-IDF原理。 文本矩阵化，使用词袋模型，以TF-IDF特征值为权重。（可以使用Python中TfidfTransformer库） 互信息的原理。 使用第二步生成的特征矩阵，利用互信息进行特征筛选。 TF-IDF 原理 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种...
NLP理论实践-Task4自然语言处理
一个机器学习的学习之旅
06-30 584
自然语言处理1、朴素贝叶斯1.1 朴素贝叶斯的原理1.2 利用朴素贝叶斯模型进行文本分类1.2.1高斯模型1.2.2多项式模型1.2.3伯努利模型2、 SVM模型2.1 SVM的原理2.2 利用SVM模型进行文本分类3、LDA主题模型 1、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 1.1 朴素贝叶斯的原理 基于朴素贝叶斯公式，比较出后验概率的最大值来进行分类，后验概率的计算是由先验概率与类条件概率的乘积得出，先...
NLP理论基础及实践Task1——探索THUCNews数据
weixin_42517469的博客
06-21 975
一、THUCNews数据集的准备 THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。 下载链接：https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码：qfud cnew文件夹数据说明： cnews.train.txt: 训练集(50000条) cnews.val.txt: 验...
大规模语言模型从理论到实践 大语言模型的构建流程
最新发布
AI天才研究院
06-17 1057
大规模语言模型从理论到实践 大语言模型的构建流程 1. 背景介绍 1.1 大语言模型的发展历程 1.1.1 早期的语言模型
VScode编译时torch模块报错的情况的解决方法
我是托蜜的博客
06-05 3399
第一次用vscode跑.py文件，再torch下面有很多红色的下划线 报错Module 'torch' has no 'xxx' member 试了网上很多解决方法，这个完美解决问题，如下： ① 点VScode左下角的齿轮---->设置 ② 搜索python.linting.pylintArgs ③ 点击界面右上角 打开设置 ④ 补上 "python.linting.pylintArgs": [ "--errors-only", "--generated-members=numpy.*
吴恩达机器学习总结（三）——神经网络的反向传播
我是托蜜的博客
05-30 681
神经网络的反向传播 在上一篇博客中，利用神经网络对手写数字数据进行分类的结果虽然已经很高了，但和测试样本本身的输出值进行比较还是存在着一定的误差。这时我们需要使用这个误差值来调整神经网络本身，进而改变神经网络的输出值。 误差传递 我们知道在前向传播中，每个节点向下一层传递的信号所占权重不同。若只有一个节点的信号传递到输出节点，那调整神经网络输出值的方式将简单的多，只需要更新这个节点的权重即可。假如...
吴恩达深度学习课后作业第二课第一周中2.Regularization的错误
我是托蜜的博客
05-31 609
在运行这个kernel时，出现ValueError，维度不匹配的问题。 解决方法是首先找到reg_utils.py文件，然后在最下面找到load_2D_dataset()函数，修改c = train_Y，将其改为c = np.squeeze(train_Y)即可。 ...
np.linalg.norm(...)求范数的函数用法
我是托蜜的博客
06-01 584
x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) x：为要进行计算的向量 ord：范数类型，如下： axis：处理类型 axis=1表示按行向量处理，求多个行向量的范数 axis=0表示按列向量处理，求多个列向量的范数 axis=None表示矩阵范数。 keepdims：是否保持二维矩阵的特征 T...
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