Pytorch Note41 N-Gram 模型

最新推荐文章于 2024-07-05 11:42:05 发布
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分类专栏： 🪐Pytorch学习 快乐星球 文章标签： python 深度学习 自然语言处理 人工智能 N-Gram
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本文介绍了使用Pytorch实现N-Gram模型进行单词预测，基于马尔科夫假设简化条件概率计算，并利用词嵌入和RNN。通过训练集验证，模型能够处理N-Gram问题，但样本少易过拟合。

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Pytorch Note41 N-Gram 模型

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全部笔记的汇总贴： Pytorch Note 快乐星球

首先我们介绍一下 N-Gram 模型的原理和其要解决的问题。对于一句话，单词的排列顺序是非常重要的，所以我们能否由前面的几个词来预测后面的几个单词呢，比如 ‘I lived in France for 10 years, I can speak _’ 这句话中，我们能够预测出最后一个词是 French。

对于一句话 T，其由 w 1 , w 2 , ⋯   ,

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Python:实现ngram语言模型算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-08 2690
Python:实现ngram语言模型算法(附完整源码)
Pytorch Note 快乐星球
风信子的猫Redamancy的快乐星球
06-11 1万+
Pytorch Note 这是我的Pytoch学习笔记，下面会慢慢的更新我的学习笔记 Note1 Pytorch介绍 Note2 Pytorch环境配置
RNN 自然语言处理（二）N-Gram模型
qq_39809262的博客
06-16 598
N-Gram模型 上一篇，我们讲了词嵌入以及词嵌入是如何得到的，现在我们来讲讲词嵌入如何来训练语言模型，首先我们介绍一下 N-Gram 模型的原理和其要解决的问题。 对于一句话，单词的排列顺序是非常重要的，所以我们能否由前面的几个词来预测后面的几个单词呢，比如 ‘I lived in France for 10 years, I can speak _’ 这句话中，我们能够预测出最后一个词是 French。 对于一句话 T，其由 w1,w2,⋯ ,wnw_1, w_2, \cdots, w_nw1​,w2​
N-gram模型详解
qq_42791848的博客
01-08 5383
语言模型(Language Model) 基本概念 什么是语言模型？简言之，语言模型可以理解为是一种用于判度一个句子是否通顺的模型。举例来说，假设我们有一个训练好的语言模型modelmodelmodel，给定两个句子：我喜欢AI、喜欢我AI。显然第一个句子更通顺，或者说出现的可能性更大，所以modelmodelmodel，给出的结果就是P(我喜欢AI)>P(喜欢我AI)P(我喜欢AI)>P(喜欢我AI)P(我喜欢AI)>P(喜欢我AI)。 于是，我们得到了语言模型的目标：计算一个句子或者一
N-gram算法的pytorch代码实现
最新发布
STAR GAME
07-05 490
【代码】N-gram的pytorch代码实现。
PyTorch搭建N-gram模型实现单词预测
Answer3664的博客
05-29 3129
N-gram模型就是假设预测这个单词只与前面的N-1个单词有关，并不是和前面所有的词都有关系。 所以，对于1-gram（每个词都是独立分布的）: P(w1, w2, w3, … , wn) = P(w1)P(w2|w1)P(w3|w1w2)P(w4|w1w2w3)…P(wn|w1w2…wn-1) ≈ P(w1)P(w2...
Pytorch Note40 词嵌入（word embedding）
风信子的猫Redamancy的快乐星球
08-04 2315
Pytorch Note40 词嵌入（word embedding） 文章目录Pytorch Note40 词嵌入（word embedding）词嵌入PyTorch 实现Skip-Gram 模型模型结构 全部笔记的汇总贴：Pytorch Note 快乐星球 词嵌入 前面讲了循环神经网络做简单的图像分类问题和飞机流量时序预测，但是现在循环神经网络最火热的应用是自然语言处理，下面我们介绍一下自然语言处理中如果运用循环神经网络，首先我们介绍一下第一个概念，词嵌入。 对于图像分类问题，我们可以使用 one-hot
【Pytorch基础教程31】YoutubeDNN模型解析
发现问题，并解决问题，批判性思维
06-23 1537
youtubeDNN模型（1）候选集生成模型：用了Embedding MLP，注意最后的多分类的输出层，预测的是用户点击了“哪个”视频。线上服务时，需要从输出层提取出【视频 Embedding】，从最后一层 ReLU 层得到【用户 Embedding】，然后利用最近邻搜索（如LSH等）快速得到某用户的候选集。这样能够提高模型服务的效率了，不用把模型推断的逻辑搬上服务器，只需要将用户 Embedding 和视频 Embedding 存到redis特征数据库就行了。（2）排序模型：也是Embedding ...
pytorch-词嵌入基础
weixin_42479155的博客
02-23 545
词嵌入基础 我们在“循环神经网络的从零开始实现”一节中使用 one-hot 向量表示单词，虽然它们构造起来很容易，但通常并不是一个好选择。一个主要的原因是，one-hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度，如我们常常使用的余弦相似度。 Word2Vec 词嵌入工具的提出正是为了解决上面这个问题，它将每个词表示成一个定长的向量，并通过在语料库上的预训练使得这些向量能较好地表达不同词之间的相似和类...
python-arpa:适用于ARPA格式的n-gram模型的Python库
05-15
Python ARPA软件包 用于读取ARPA n-gram模型的Python库。 可用。 记录了版本之间的。 可以在问题跟踪器上报告。 可以通过电子邮件提出。 在GitHub上跟踪。 设置 Python 3.4以上 为了安装Python 3版本： $ pip install --user -U arpa Python 2.7 为了安装Python 2.7版本： $ pip install --user -U arpa-backport 用法 该包可以直接导入： import arpa # Python 3.4+ # OR import arpa_backport as arpa # Python 2.7 models = arpa.loadf("foo.arpa") lm = models[0] # ARPA files may contain sever
自然语言处理基础知识入门(一) N-gram，NNLM模型讲解
WANGYANG的博客
03-27 2806
在之前的博客中介绍了图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)的内容，旨在帮助初学者快速掌握这一复杂领域，以便于读者迅速投入到科研工作中去。在浏览这些图神经网络相关的资料时，读者经常会遇到一个关键术语 —— “嵌入表示”（Embedding），该术语用于描述图结构中单个节点的特征信息。尽管许多初学者可能对这个概念感到陌生，但它实际上起源于自然语言处理（NLP）领域。为了深入理解"嵌入表示"这一概念，拥有NLP背景知识显得尤为重要。
自然语言处理之ngram模型
qq_36767053的博客
06-19 1538
背景介绍 N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。 每一个字节片段称为gram，对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好的阈值进行过滤，形成关键gram列表，也就是这个文本的向量特征空间，列表中的每一种gram就是一个特征向量维度。 该模型基于这样一种假设，第N个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现
循环神经网络RNN，由n-gram改进来的更先进方法(^_^)
2303_79387663的博客
02-20 696
循环神经网络（RNN）是一类专门用于处理序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN能够在处理序列中的每个元素时记住之前的信息。这使得RNN在处理如自然语言文本、时间序列数据等具有时间依赖性的任务时非常有效。
n-gram的理解与实现
Gentleman的博客
06-12 1150
n-gram 简单介绍与实现
Python实现n-gram文本生成
涛哥聊Python
01-30 1529
N-gram是自然语言处理中的一种文本建模技术，用于对文本数据进行分析和生成。它是一种基于n个连续词语或字符的序列模型，其中n表示n-gram的大小。通常，n的取值为1、2、3等。：一个单词或一个字符为一个单位。例如，“I”, “love”, “Python”。：两个相邻的单词或字符为一个单位。例如，“I love”, “love Python”。：三个相邻的单词或字符为一个单位。例如，“I love Python”。
自然语言处理之N-gram模型
qq_40992225的博客
05-09 777
自然语言处理之N-gram模型 该模型的核心思想是我们每个人想说的下一个字都基于之前我们所说的话得到一个条件分布，在这个条件概率中最大的那个字作为我们想要说的下一个字。比如我说举头望明月，低头思故。然后就从所有的汉字里面以这九个字作为条件，之后哪个字出现的概率是最大的，那就是相对应的那个字。 N-gram模型基于这样一个假设，第n个词的出现只与前面n-1个词相关，而与其他词都不相关。整句话的概率就是各个词出现概率的乘积。 它是一个语言模型（language model),一个基于概率的判别模型，输入一句话，
语言模型（三） RNN
xmdxcsj的专栏
11-29 2629
概况feedforward NN based LM单词使用1-of-V表示，其中V表示词典的大小，单词对应的位置为1，其他为0 输入：历史词序列，输出是当前词。比如词典大小为50k，使用5-gram，那么输入维度为50k*4 projection：将50k降维到30，即为30*4 隐层：100-300 输出：大小为V，代表概率值P(wt|wt−4,wt−3,wt−2,wt−1)P(w_t|w
nlp fasttext
qq_34929889的博客
09-15 324
fasttextn-gram实现model fasttext用于词向量和文本分类，使用词袋以及n-gram袋表征语句 n-gram实现 def biGramHash(sequence, t, buckets): t1 = sequence[t - 1] if t - 1 >= 0 else 0 return (t1 * 14918087) % buckets def triGramHash(sequence, t, buckets):
NLP - ngram - N元语言模型 python 实现
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NLP - ngram - N元语言模型 python 实现 一、说明 N-Gram N元语言模型： N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。 N-Gram 表示，定义一个长度为 N，步长为 1 的滑动窗口，切分原字符串得到的词段。假设 N = 2 时得到一个...
使用Pytorch开发Graph U-Nets模型详解
Pytorch框架提供了一个动态计算图，允许研究人员以命令式编程的方式编写模型，这相较于传统的静态图计算框架，使得模型调试和修改更加灵活。 此外，Pytorch的易用性和灵活性使得GraphUNetsICML19的实现更加便捷。...
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