Gram

ChatGPT和其他自然语言处理模型有什么不同之处？

ChatGPT是一种基于变压器神经网络的自然语言生成模型，与传统的语言模型和其他自然语言处理模型相比，具有以下几个显著的不同之处：1.能够生成连贯、长文本传统的语言模型（如N-gram模型）通常只能生成短文本
心似浮云️·2023-06-21 07:17

NLP基础知识（语法语义、LDA、N-gram、词嵌入）

文章目录本节课大纲Hyper-simplifiedlinguisticsTermspotting+handlingnegation,uncertaintyMLtoexpandtermspre-NNMLtoidentifyentitiesandrelationsLatentDirichletAllocation(LDA)StatisticalModelsofLanguage:Zipf'slawvec
丸丸丸子w·2023-06-18 00:56

R语言进行文本挖掘

整洁的数据整洁的数据应该是这样的每一行都是一次观测每一列都是一个变量对于整洁的文本数据，储存在每行中的数据通常是单个单词，但也可以是n-gram，句子或段落。
Liam_ml·2023-06-17 18:19

CNN 文本原理

首先需要理解N-gramhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/32829048对于在NLP中N-gram的理解，一元，二元，三元gram大多数NLP任务的输入不是图像像素，而是以矩阵表示的句子或文档
James0824·2023-06-17 09:15

【文本生成评价指标】 BLEU原理及代码示例py

比较候选译文和参考译文里的n-gram的重合程度。多用于翻译
zz_Lambda·2023-06-17 01:08

训练自己的中文word2vec（词向量）--skip-gram方法

训练自己的中文word2vec（词向量）–skip-gram方法什么是词向量将单词映射/嵌入（Embedding）到一个新的空间，形成词向量，以此来表示词的语义信息，在这个新的空间中，语义相同的单词距离很近
爱挠静香的下巴·2023-06-16 17:33

中文信息处理（六）—— 神经语言模型与词表示(word2vec)

几种语言模型对比1.2神经网络语言模型NNLM第一层（输入层）第二层（隐藏层）第三层（输出层）1.3小结2.word2vec2.2.1CBOW基于层次softmax的CBOW参数估计参数优化2.2.2Skip-gram
·2023-06-16 17:32

数学家目录

若尔当10赛德尔11克莱默12拉普拉斯13欧几里得14埃尔米特15Chio16Strassen17Winograd18Kronecker19阿达马20LewisCarroll21范德蒙德22朗斯基23Gram24Cuppen25Raylei
醒过来摸鱼·2023-06-16 16:11

N-Gram语言模型工具kenlm的详细安装教程

【本配置过程基于Linux系统】下载源代码：wget-O-https://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz|tarxz编译：makdirkenlm/buildcdkenlm/buildcmake..&&make-j4发现报错：系统中没有cmake，按照错误提示，执行以下命令：sudoapt-getinstallcmake安装完成后，再次cmake：cmake..又报错
尚拙谨言·2023-06-16 13:50

NLP学习笔记十二-skip-gram模型求解

NLP学习笔记十一-skip-gram模型求解上一篇文章，我们见到了skip-gram模型的原理，这里我们在陈述一下skip-gram模型其实是基于分布相似性原理来设计的，在skip-gram模型中，他认为一个词的内涵可以由他的上下文文本信息来概括
Mr Gao·2023-06-16 01:15

解决——》The difference between max_gram and min_gram in NGram Tokenizer must be less than or equal to

推荐链接：总结——》【Java】总结——》【Mysql】总结——》【Redis】总结——》【Kafka】总结——》【Spring】总结——》【SpringBoot】总结——》【MyBatis、MyBatis-Plus】总结——》【Linux】总结——》【MongoDB】总结——》【Elasticsearch】Elasticsearch——》解决：Thedifferencebetweenmax_gr
小仙。·2023-06-15 16:36

自然语言处理 Paddle NLP - 文本语义相似度计算（ERNIE-Gram）

基于预训练模型ERNIE-Gram实现语义匹配##1.背景介绍文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。
VipSoft·2023-06-14 13:00

特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练Simbert、ERNIE-Gram单塔模型等诸多模型【三】

特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练模型SimBert、ERNIE-Gram文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。
·2023-06-14 10:52

学习笔记之word2vec

文章目录前言一、连续词袋模型CROW和跳字模型Skip-gram二、层序softmax方法三、负采样方法总结前言word2vec的目的是通过探索文字之间的关系，产出牛逼的词向量一、连续词袋模型CROW和跳字模型
听寒哥的话·2023-06-14 00:21

NLP学习——Word2vec

Word2vec模型包含两种训练词向量的方法：CBOW和skip-gram。其中CBOW的基本思想是通过该关键词的上下文的词语来预测这个关键词：而ski
唯有读书高！·2023-06-14 00:50

word2vec Skip-Gram和CBOW小白学习笔记

一背景非专业，业务又有这方面需要，强迫自己看一下NLP相关的背景知识。数学不高，不奢望能看懂，要是有大神能从小白的角度去讲解就好了。NLP入门整理（不定期更新）Word2Vec前序语言模型学习相关知识点：要知道词向量：神经网络只能接受数值输入，而且不同词汇之间可能存在的关联信息也需要挖掘。为啥不用onehot编码，维度太大计算量太大。还有计算相似度的有一种方法就是利用夹角余弦。词嵌入：wordem
bohu83·2023-06-14 00:18

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-12 14:18

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：智能标注、多分类算法、文本信息抽取等

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等1.N-GramN-Gram是一种基于统计语言模型的算法
·2023-06-12 11:50

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：智能标注、多分类算法、文本信息抽取等

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等1.N-GramN-Gram是一种基于统计语言模型的算法
·2023-06-12 11:47

Lecture 8 Deep Learning for NLP: Recurrent Networks

目录ProblemofN-gramLanguageModelN-gram语言模型的问题RecurrentNeuralNetwork(RNN)循环神经网络RNNLanguageModel:RNN语言模型LongShort-TermMemoryModel
小羊和小何·2023-06-11 12:14

word2vec原理

1.3python实现Onehot编码1.4Onehot编码的缺点2.CBOW模型原理2.1模型预测形式2.2模型网络3.skip-gram模型原理3.1模型预测形式3.2模型网络4.word2vec结构总结
荼靡，·2023-06-11 03:02

NLP（2）N-gram language Model （缺了一些平滑的方式介绍）

文章目录N-gramLanguageModelTrigramExample存在的问题smoothingLaplacian（add-one）smoothing案例1案例2Add-ksmoothingAbsoluteDiscounting案例Interpolation在自然语言处理（NLP）中，语言模型（LanguageModels）是用来预测文本序列中下一个单词或者字符的概率分布的模型。语言模型的主
暖仔会飞·2023-06-09 20:22

自然语言处理: N-Gram实战

自然语言处理:第一章N-Gram一.理论定义:语言模型在wiki的定义是统计式的语言模型是一个几率分布，给定一个长度为m的字词所组成的字串W1,W2，···，Wn，派几率的字符串P(S)=P(W1,W2
曼城周杰伦·2023-06-09 03:43

Grammarly在线英文润色工具免付费高级版高校免费专用申请注册教程

推荐理由作为diy申请+辅导学弟学妹文书的过来人，我认为gram
edu教育邮箱官方资讯平台·2023-06-08 19:58

postgresql 内核源码分析 语法解析 gram.y

专栏内容：postgresql内核源码分析个人主页：我的主页座右铭：天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物．目录前言概述流程简介调用流程语法解析详细分解raw_parser的主流程词法与语法分析器的实例化与词法解析器的使用scanner_init的流程与语法解析器的使用parser_init的流程base_yyparse执行scanner_finish清理结尾前言本文是基于postgres
韩楚风·2023-06-07 18:55

新闻推荐_特征工程

sg:如果是0，则是CBOW模型，是1则是Skip-Gram模型。
58506fd3fbed·2023-06-07 12:44

nlp-语言表示模型

语言表示模型四种语言表示模型BOWOne-HotCountTFIDFN-gram方法共现矩阵主题模型LDALSA静态词向量NNLMword2vecfasttextGlove动态词向量elmoRNN序列依赖问题文本表示方法优缺点参考文献四种语言表示模型语言表示模型有很多种方式
90后程序猿_llj·2023-06-07 00:58

NLP 中语言表示 (向量化) 的基本原理和历史演变综述

目录1前言2语言表示2.1离散表示2.1.1独热编码2.1.2词袋模型2.1.3TF-IDF模型2.1.4N-gram模型2.1.5基于聚类的表示2.2连续表示2.2.1分布式表示2.2.2WordEmbedding2.2.2.1Word2Vec2.2.2.2GloVe2.2.2.3FastText2.2.3
Alexxinlu·2023-06-07 00:40

MySql中的Full Text Search全文索引优化

目录开篇一个简单的DEMO天下没有免费的午餐无索引使用B树索引引入反向索引在默认解析器中使用反向索引在n-gram解析器中使用反向索引InnoDB反向索引性能下降备选方案开篇在我们的生产环境中,有一个模糊检索的文档框
·2023-06-06 21:33

stable diffusion安装从0到1总结：包括遇到的坑和步骤

注：最低电脑配置：8GVram+16GRAM+30G磁盘空间以上，20系列显卡及以上，windows>linux>macos。文件可以不放在系统盘。
李墨瞳·2023-04-21 18:44

风格迁移学习笔记

目录专有词解释：Gram矩阵：协方差矩阵：卷积：中心化与标准化：L-BFGS：图像先验+图像处理正则化：专有词解释：Gram矩阵：https://cloud.tencent.com/developer/
深夜的潜水艇·2023-04-21 13:00

word2vec 中的SkipGram 和CBOW的区别

cbow和skip-gram都是在word2vec中用于将文本进行向量表示的实现方法，具体的算法实现细节可以去看word2vec的原理介绍文章。
吹洞箫饮酒杏花下·2023-04-20 02:08

动手学深度学习（day2）

…,wTw1,w2,…,wT，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：P(w1,w2,…,wT).P(w1,w2,…,wT).本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是nn元语法（nn-gram
丁怡泽sns·2023-04-20 00:15

N-Gram 采样与 Session 数据获取 For EGES

目录一.引言二.订单数据预处理1.数据样例2.订单数据处理3.用户Session构建三.构造sku_id游走序列1.获取完整SessionList2.统计sku_id转移词频3.构建sku_id图4.游走构造sku序列四.商品侧信息预处理1.读取商品信息2.LeftJoin匹配侧信息3.Id2Index构建五.基于Ngram与NegativeSample的样本生成1.自定义Ngram样本生成2.k
BIT_666·2023-04-19 22:10

skip gram模型的实现

CBOW模型的概率表示：P(A)：A发生的概率。P(A,B)：事件A和事件B同时发生的概率，称为联合概率。P(A|B)：在给定事件B的信息后，事件A发生的概率，称为后验概率。CBOW模型：当给定某个上下文时，输出目标词的概率。用数学式来表示给定上下文wt-1和wt+1时目标词为wt的概率：交叉熵误差函数公式：yk是神经网络的输出，tk是正确解标签，k表示数据的维数。如果标签为one-hot表示，即
算法技术博客·2023-04-19 18:01

矩阵论复习-过渡矩阵、生成子空间、表示矩阵、度量矩阵、酉空间、内积

坐标变换公式线性子空间齐次方程组的解空间特征子空间生成子空间交空间和空间维数定理直和线性映射线性变换数乘变换、恒等变换、零变换线性变换的数量乘积、线性变换的和线性变换的加法与数乘的性质线性变换的表示矩阵欧氏空间欧式空间实例：基的度量矩阵(基的Gram
算法技术博客·2023-04-19 18:57

线性代数 --- 最小二乘在直线拟合上的应用与Gram-Schmidt正交化（下）

线性代数---最小二乘在直线拟合上的应用与Gram-Schmidt正交化（上）_松下J27的博客-CSDN博客本文接续上文，从最小二乘在直线拟合上的应用开始，一步步推导出什么是Gram-Schmidt正交化
松下J27·2023-04-19 17:47

线性代数 --- Gram-Schmidt, 格拉姆-施密特正交化（上）

Gram-Schmidt正交化在求解最小二乘的问题时，已经介绍了类似于Gram-Schmidt的一些想法。
松下J27·2023-04-19 17:46

2.特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练Simbert、ERNIE-Gram单塔模型等诸多模型【三】

知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等专栏详细介绍：知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等NLP知识图谱相关技术业务落地方案和码源，本专栏会持续更新包含知识图谱（知识融合、知识推理等）、NLP业务落地方案以及码源。同时我也会整理
汀、人工智能·2023-04-19 06:44

【Chatgpt4 教学】 NLP（自然语言处理）第十一课 n-gram模型原理

王老师带我成为救世主》（1）---------------------------------------------------------------------------------------我：简要介绍n-gram
醉醉大笨牛·2023-04-18 23:35

Prompt之文本生成详解教程

prompt在生成方面的应用从两个方面进行介绍：评估手段具体任务评估手段生成任务的评估手段主要分为四种类型：1).基于N-gram匹配2).基于编辑距离3).基于词向量4).基于可学习方式。
奇奇.,·2023-04-17 17:48

PaddlePaddle NLP学习笔记1 词向量

文章目录1.语言模型LanguageModel1.1语言模型是什么1.2语言模型计算什么1.3n-gramLanguageModel2.神经网络语言模型NNLM2.1N-gram模型的问题3.词向量3.1
xi柚xiao白·2023-04-17 01:28

NLP入门之——Word2Vec词向量Skip-Gram模型代码实现（Pytorch版）

代码地址：https://github.com/liangyming/NLP-Word2Vec.git1.什么是Word2VecWord2vec是Google开源的将词表征为实数值向量的高效工具，其利用深度学习的思想，可以通过训练，把对词的处理简化为K维向量空间中的向量运算。简单来说，Word2Vec其实就是通过学习文本语料来用词向量的方式表示词的语义信息，即通过一个高维向量空间使得语义上相似的单
lym-ucas·2023-04-16 10:46

Gram-Schmidt vs. Modified Gram-Schmidt

usingLinearAlgebrafunctionclassical_gram_schmidt_alt(matrix)#orthogonalisesthecolumnsoftheinputmatrixnum_vectors
知识在于积累·2023-04-15 00:08

Rouge | 自动文摘及机器翻译评价指标

rouge-N指N-gram的个数在中文中计算时，需要用空格将每个字分开（如同英
wenweny2020·2023-04-14 07:13

Word2vec

预备知识：LR、贝叶斯公式、赫夫曼编码、统计语言模型、n-gram模型、神经概率语言模型、词向量、词袋模型、softmax、负采样，可以参考word2vec中的原理Word2vec将词映射到K维向量空间
rssivy·2023-04-14 00:39

使用华为Matebook13的一个月，对比LG-gram15

购买这款电脑之前，笔者使用过LG的gram152018款，便携性和拓展之后的16g内存确实符合心意，但无奈不太相信碳镁合金的
隐机·2023-04-13 20:52

使用优先级解决shift/reduce冲突的经典例子（%prec UMINUS）

1前言在postgresql的gram.y中能看到一些提高优先级的语法，例如最容易理解的：a_expr:c_expr{$$=$1;}......
高铭杰·2023-04-12 09:48

区块链文章总结

对于区块链智能合约安全的内容总结对于近几年对于该问题的解决方法有以下的三种解决方式，当然不仅仅局限于这三种方法；1.把源代码当成一个文本内容进行输入利用(NLP)的技术模型（N-gram以及bag-of-words
weixin_47988292·2023-04-12 01:04

快速理解RNN（LSTM，GRU）结构原理

RNN主要用来解决序列问题，强调的是先后顺序，在NLP中引申出上下文的概念，一个翻译问题，这个词的含义可能和前后的单词形成的这个组合有联系（Skip-gram）,也可能是它之前的所有单词都有联系（Attention
sudop·2023-04-10 16:59
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