Gram 第15页

基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配-数据预处理

本案例介绍NLP最基本的任务类型之一：文本语义匹配，并且基于PaddleNLP使用百度开源的预训练模型ERNIE-Gram搭建效果优异的语义匹配模型，来判断2段文本语义是否相同。

lovealgorithm.·2022-09-02 07:34

基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配-模型搭建

本章继续分析该案例的模型搭建部分自从2018年10月以来，NLP个领域的任务都通过Pretrain+Finetune的模式相比传统DNN方法在效果上取得了显著的提升，本节我们以百度开源的预训练模型ERNIE-Gram

lovealgorithm.·2022-09-02 07:34

天池-新闻文本分类-task2 fasttext

FastText：快速的文本分类器文章目录一、word2vec1.1word2vec为什么不用现成的DNN模型1.2word2vec两种模型：CBOW和Skip-gram1.2word2vec两种优化解法

神洛华·2022-09-02 07:58

城阙·2022-09-02 07:21

学习笔记【机器翻译评测指标】

机器翻译评测指标1.BLEU基于n-gram的精度度量。

hei_hei_hei_·2022-08-28 07:10

7.pytorch自然语言处理-循环神经网络与分词

一、基础知识1、tokenization分词分词，分出的每一个词语叫做token*清华大学API：THULAC；或者直接用jieba可以切分为词语，或者完全分成一个一个字2、N-gram表示把连续的N个词语作为特征

还我的鸭脖！·2022-08-21 07:41

【自然语言处理与文本分析】中文分词的基本原理，如何进行词性标注使用HMM算法提高准确率

中文分词分词的难点法则式分词统计式分词词性标注：词性标注简介词性标注的难点词性的种类及意义保留某些词性的词分词：N-Gramvs.中文分词分词的难点法则式分词统计式分词词性标注：词性标注简介词性标注的难点词性的种类及意义保留某些词性的词N-Gram

晴天qt01·2022-07-22 07:20

【自然语言处理与文本分析】word2Vec（有监督神经网络模型）的两个子模型skip-gram和CBOW模型。

Word2vec前提首先说明一下神经网络的运作规则。最左边是输入字段（3个神经元），中间weights是权重隐藏层，bias是偏权值，中间是累加这里面是乘积。Z=4是神经元乘以权重，加上bias得到，然后经过激活函数（activationfunction）加工，左边部分是函数处理把这些部分作为基础单元，进行练习就会得到下面的神经网络神经元会结合到另一个神经元，连接的关系就是激活函数。XOR问线性不

晴天qt01·2022-07-22 07:20

Word2vec词向量本质

1.2Skip-gram和CBOW模型1.2.1Skip-gram和CBOW模型的简单情形1.2.2Skip-gram更一般的情形1.2.3CBOW更一般的情形1.3Word2vec训练trick1.4

莫杨94·2022-07-21 07:01

NLP基础入门：Word2Vec模型

文章目录0、结构1、语言模型基础1.1、概念1.2、缺陷1.3、K-Gram语言模型1.4、评价指标：困惑度2、NNLM与RNNLM模型2.1、NNLM2.1.1、结构2.1.2、损失函数2.1.3、存在问题

工程晓猿·2022-07-21 07:38

word2vec简单总结

目录一、Skip-Gram二、CBOW三、Gensim实现一、Skip-GramSkip-Gram模型假设中心词可以用来生成上下文词。

aelum·2022-07-21 07:05

利用机器学习进行恶意代码分类

此次比赛冠军采用三个黄金特征：恶意代码图像，OpCoden-gram,Headers个数并且使用xgboost和pypy加快训练速度转载当年乌云的一篇文章留底最近在Kaggle上微软发起了一个恶意代码分类的比赛

西杭·2022-07-14 21:29

自然语言处理理论和应用

自然语言处理理论和应用自然语言处理介绍什么是自然语言什么是自然语言处理（NLP）什么是自然语言理解（NLU）自然语言处理任务与方法预备知识语言模型什么是语言模型常见的语言模型N-Gram语言模型（n元模型

C君莫笑·2022-07-11 07:32

深度学习机器学习面试题——自然语言处理NLP,transformer,BERT,RNN,LSTM

cbow与skip-gram的区别和优缺点Bert的MLM预训练任务mask的目的是什么CRF原理Bert采用哪种Normalization结构，LayerNorm和BatchNorm区别，

冰露可乐·2022-07-08 07:33

NLP基础知识点：BLEU（及Python代码实现）

根据n-gram可以划分成多种评价指标，常见的指标有BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4四种，其中n-gram指的是连续的单词个数为n。

梆子井欢喜坨·2022-07-07 07:41

详解机器翻译任务中的BLEU

目录一、nnn元语法（N-Gram）二、BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）2.1BLEU定义2.2BLEU的探讨2.3BLEU的简单实现References一、nnn

aelum·2022-07-07 07:29

Deep Neural Networks for Learning Graph Representations——paper 笔记

展示两种word向量表示方法：1，负采样的skip-gram和基于PPMI矩阵的矩阵分解。矩阵分解，利用词和词的共现矩阵来产生词向量表示，主要缺点是一些没有语义价值的如

wang2008start·2022-07-06 07:26

图像风格迁移Android,图像风格迁移（Pytorch）

利用\(Gram\)\(Matrix\)(格拉姆矩阵)可以衡量风格的相关性，对于一个实矩阵\(X\)，矩阵\(XX

weixin_39612877·2022-07-02 12:16

WISE 2019 | ML-GCN：多标签图节点分类的半监督图嵌入

目录前言1.回顾GCN1.1GCN原理1.2GCN的缺点2.ML-GCN2.1Skip-Gram2.2ML-GCN思想2.3协同优化和负采样3.实验前言题目：Semi-supervisedGraphEmbeddingforMulti-labelGraphNodeClassification

Cyril_KI·2022-07-02 07:04

自然语言处理中的语言模型与预训练技术的总结

目录0.背景1.统计语言模型（StatisticalLanguageModel）马尔科夫假设（MarkovAssumption）N-Gram模型拉普拉斯平滑（LaplaceSmoothing）语言模型的评价标准

茫茫人海一粒沙·2022-06-22 07:56

BLEU——机器翻译评测

本次BLEU算法的学习参考了东北大学出版的《机器翻译-统计建模与深度学习方法》，代码的学习参考了这篇博客:BLEU算法详解.目录BLEU算法介绍N-gram准确率（N-gramPrecision）召回率短句惩罚因子

杨一yangyi·2022-06-19 13:48

机器翻译评测----BLEU算法

BLEU算法前言N-gram召回率短句惩罚因子BLEU实例代码前言BLEU(bilingualevaluationunderstudy)算法是由IBM提出的用来自动评测机器翻译质量的算法。

Jun_2077·2022-06-19 13:48

CS224n自然语言处理（二）——语言模型、机器翻译和CNN

文章目录一、语言模型及RNN1.n-gram语言模型2.Window-basedDNN3.循环神经网络（一）梯度消失和梯度爆炸（二）LSTM（三）GRU4.评估语言模型5.预处理二、机器翻译和Seq2Seq1

李明朔·2022-06-17 07:35

在x64上构建智能家居(home assistant) (一) Supervised版本安装

找到一个低功耗的笔记本（东芝的dynabookSSRX2，cpu:U94001.4Gram:2GSSD:128G），拆了光驱，简单测试大概10W功耗，比之前的高好多，但也还不错了。

st780206·2022-06-05 07:10

实践 | 基于Skip-gram实现Word2Vec

Skip-gram的算法实现Skip-gram的实际实现在实际情况中，vocab_size通常很大（几十万甚至几百万），导致W非常大。

大数据界Olu·2022-05-31 07:43

37 - Word Embedding原理精讲及其PyTorch API教程讲解

文章目录1.语言建模2.详解2.1n-gram模型2.2单词的语义表征2.3基于神经网络的语言模型(NNLM)2.4word2vec模型2.4.1改进12.4.2改进23.nn.Embedding1.语言建模一种基于已有的人类组织的文本预料来去做无监督学习

取个名字真难呐·2022-05-30 07:00

N-gram 语言模型

本内容主要介绍统计语言模型——N-gram（n元）模型。1.1语言模型语言模型（Languagemodel，LM）就是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否合理的概率。

空杯的境界·2022-05-28 07:24

实战NLP beginner任务一:基于机器学习的文本分类

文章目录一.理论知识1.1Ngram1.1.1什么是Ngram1.1.2为什么使用Ngram1.1.3N-gram的应用1.1.4N-gram存在的问题及解决方法1.2bagofwords(BOWs)1.2.1

刘皮狠·2022-05-27 07:51

【自然语言处理】word2vec/doc2vec基础学习以及简单实践

文章目录一、前言二、向量化算法word2vec2.1引言2.2word2vec原理2.3词的表示三、神经网络语言模型四、C&W模型五、CBOW模型5.1CBOW模型结构图5.2CBOW的输入输出六、Skip-gram

贾继康·2022-05-27 07:00

[NLP] 秒懂词向量Word2vec的本质

转载请『保留此声明』，并注明来自公众号『数据挖掘机养成记』及作者『穆文』】[NLP]秒懂词向量Word2vec的本质1.引子2.Word2vec参考资料总结3.正文3.2.1Skip-gram和CBOW

勤劳的凌菲·2022-05-23 07:19

Python自然语言处理：文档相似度计算（gensim.models）

每个文档形成一个频率值向量）3.仅出现与否（每个文档形成一个出现与否的二元向量）4.Word2vec模型（每个词形成一个向量）5.Doc2vec模型（每个词或者句子形成一个向量，可以出现未登录词）6.N元模型（n-gram

sinat_36115361·2022-05-21 07:15

【NLP自然语言处理】白话理解 Word2vec 词向量表示含义：含Skip-Gram与CBOW代码以及算法优化负采样与层序SoftMax

文章目录Word2vec词向量模型Skip-Gram模型CBOW模型算法优化方法：负采样算法优化方法：层序SoftMaxWord2vec指用特征向量表示单词的技术，且每两个词向量可计算余弦相似度表示它们之间的关系

量化Mike·2022-05-10 07:06

用神经网络构造图像和语言识别系统视频教程-陈屹-专题视频课程

矩阵实现、反向传播算法、梯度算法）、用Python从零实现图片识别神经网络、神经网络项目实战、运用深度学习实现计算机视觉识别、使用神经网络进行自然语言处理（wordembedding、单词向量化、skip-gram

tyler_download·2022-05-10 07:30

学习笔记：深度学习（6）——基于深度学习的语言模型

NNLM到词嵌入5.1.1神经网络语言模型NNLM5.1.2基于循环神经网络的语言模型RNNLM5.1.3**Word2Vec**1.词向量的生成模型（1）连续词袋模型CBOW（2）跳字模型Skip-Gram2

新四石路打卤面·2022-05-01 07:49

【GAN 02】GAN在风格迁移上的应用

www.seeprettyface.com/research_notes.html的学习笔记1.CycleGAN：在传统风格迁移算法中：认为backbone的浅层包含纹理、颜色信息；深层包含结构信息，并用Gram

zzl_1998·2022-04-26 07:11

基于Python和TFIDF实现提取文本中的关键词

目录前言词频逆文档频率（TFIDF）TermFrequencyInverseDocumentFrequencyTFIDFPython中的TFIDFPython库准备准备数据集文本预处理TFIDF关键词提取1.生成n-gram

·2022-04-25 12:30

NLP-文本处理：拼写纠错【非词（编辑距离）、真词（编辑距离...）候选词 -＞ “噪音通道模型”计算候选词错拼成待纠错词的似然概率 -＞ N-gram模型评估候选词组成的语句合理性】

一、贝叶斯公式1、单事件P(Ax∣B)P(A_x|B)P(Ax∣B)=P(AxB)P(B)=P(B∣Ax)×P(Ax)P(B)=P(B∣Ax)×P(Ax)∑i=0n[P(B∣Ai)∗P(Ai)]=\frac{P(A_xB)}{P(B)}=\frac{P(B|A_x)×P(A_x)}{P(B)}=\frac{P(B|A_x)×P(A_x)}{\sum_{i=0}^n[P(B|A_i)*P(A_i)]

u013250861·2022-04-25 07:37

[深度学习] Word2vec 之 Skip-Gram 模型（实现篇）

这是一个关于Skip-Gram模型的系列教程，共分为结构、训练和实现三个部分，本文为最后一部分：实现篇。

1.02^365的成长裂变·2022-04-25 07:04

NLP：language model(n-gram/Word2Vec/Glove)

首先，大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等，给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将Query(UserorPage)和广告Ad投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果Query是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果Query是网页，则需要

算法学习者·2022-04-25 07:14

从零实现深度学习框架——N-Gram语言模型(一)

引言本着“凡我不能创造的，我就不能理解”的思想，本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架，该框架类似PyTorch能实现自动求导。要深入理解深度学习，从零开始创建的经验非常重要，从自己可以理解的角度出发，尽量不使用外部完备的框架前提下，实现我们想要的模型。本系列文章的宗旨就是通过这样的过程，让大家切实掌握深度学习底层实现，而不是仅做一个调包侠。从本文开始就来了解自然语

愤怒的可乐·2022-04-25 07:44

友善之臂（FriendlyArm）NanoPi无线网络设置

1.环境硬件：友善之臂（FriendlyArm）NanoPiM11GRAM操作系统：FriendlyArmCore（Ubuntu16.04.7LTS）2.目标开机自动连接无线Wifi网络无图形界面3.步骤

chengda1978·2022-04-17 07:55

计算机语言学笔记（三）N-gram和数据平滑

3N-gram和数据平滑3.1语言建模语言建模：对于一个服从某个未知概率分布P的语言L，根据给定的语言样本估计P的过程被称作语言建模。

tianyouououou·2022-04-17 07:55

计算语言学课程笔记（三）

本周的内容主题是另一个计算语言学领域非常重要的基础概念：n元语法模型(n-gram,也有翻译为文法模型的)本部分也非常基础，但是确实统计自然语言处理这一方法论的核心与重中之重。

飞奔的火焰·2022-04-17 07:54

N-gram&NPLM语言模型

常见的语言模型：N-gram,决策树，最大熵模型，隐马尔可夫模型，条件随机场，神经网络等n-gram语言模型介绍：根据条件概率公式由于要计算wi出现的概率，就要统计前i-1个词出现的情况，假设词库中有n

海滩上的那乌克丽丽·2022-04-15 07:27

算法面试之Embedding

2.N-gram模型用之前的n个文本来计算当前文本的条件概率，一个词的出现不依赖于其他任何词时，称为unigr

持续战斗状态·2022-04-11 12:47

使用 Python 分析 14 亿条数据

它是由谷歌的n-gram数据集驱动的，根据书本印刷的每一个年份，记录了一个特定单词或词组在谷歌图书的使用量。然而这并不

代码输入中...·2022-04-09 07:39

CS224N刷题——Assignment1.3_word2vec

Assignment#13.word2vec(a)假设已有一个与skip-gram模型的中心词c对应的预测词向量，并使用word2vec模型中的softmax函数进行词预测：其中w表示第w个词，是词汇表中所有单词的

韩明宇·2022-03-14 07:27

复旦nlp实验室 nlp-beginner 任务一：基于机器学习的文本分类

：ClassifythesentimentofsentencesfromtheRottenTomatoesdataset实现要求：NumPy需要了解的知识点：文本特征表示：Bag-of-Word，N-gram

爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:38

多样化纹理合成

训练一个多纹理合成网络存在的一些困难：不同类型纹理的统计特是完全不同，使用基于Gram矩阵的纹理损失[1,2]只能部分的衡量其中的差异；纹

机器感知·2022-03-07 19:00

深度学总结：skip-gram pytorch实现

朴素实现网络结构训练过程:使用nn.NLLLoss()batch的准备，为unsupervised，准备数据获取（center,contex)的pair：采样时的优化：Subsampling降低高频词的概率skip-gram

萤火虫之暮·2022-03-07 07:27

推荐频道

Gram