Log-Linear

log-linear模型

.正整数K指定模型中向量维数4.映射f:X×Y–>R^K,也就是将任意（x,y）映射到K维实数向量5.K维实数参数向量v∈R^K对任意x,y,模型条件概率为:y|x条件概率其中·代表元素乘对数条件概率log-linear
Chooully·2023-07-16 13:26

轻松入门自然语言处理系列 14 Linear-CRF模型

文章目录前言一、Log-Linear模型与逻辑回归1.Log-Linear模型2.从Log-Linear模型到逻辑回归二、Linear-CRF模型Inference1.Linear-CRF模型定义2.Linear-CRF
cutercorley·2023-01-07 07:29

【深度学习Deep Learning系列】word2vec和doc2vec

1.1skip-gram以1个词为输入，通过D维投射层，以及分类器(softmax或log-linear)，让该词分到前后若干个词之间。前后词个数越多，模型的准确性越高，但计算量也越大。
zkq_1986·2020-08-23 04:21

Log-linear语言模型

进行优化损失函数对参数的偏导数神经翻译笔记2.Log-linear语言模型本章笔记基于[Neubig2017]第四章和NNMNLP第二章的一部分上一章提到的N元语法模型实际上就是基于计数和条件概率，而log-linear
TimsonShi·2020-07-12 16:43

机器学习 —— log-linear 模型

昨天刚刚解决了logisticregression之后今天又来了个有趣的家伙。logisticregression很强大，但是也有它的弱点。它最大的弱点就是只能告诉你是或者不是，而无法告诉你XXisYY.这对于追求人工智能来说，只能是走出了一小步。在解决YES/NO的问题之后，我们还需要解决WHAT这个问题。聪明的计算机科学家（也许是数学家）又设计了一种新的模型，这种模型可以告诉我们WHAT。也就
weixin_33995481·2020-07-12 08:43

Michael collins nlp课程笔记（三）Log-Linear Models

目录一、Log-Linear提出的动机二、Log-Linear模型2.1定义2.2特征的构造2.3参数估计讲义链接：http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/loglinear.pdf
nlp_znt·2020-07-11 17:11

Log-Linear Models

一，简介引入对数线性模型被广泛应用于NLP中，对数线性模型的一个关键优点在于它的灵活性：它允许非常丰富的特征集合被用于模型中。常见的对数线性模型有Logistic回归、最大熵模型、MEMMs和CRFs等。目的1，TrigramLMTrigramLM还是比较有效的，但是它并没有充分使用上下文w1,w2,...,wi−1的信息w1,w2,...,wi−1的信息。例如它在线性插值的平滑估计中只用到了三种
潜心修行的研究者·2020-07-11 07:00

MEMMs(Log-Linear Tagging Models)

和HMMs相比，Log-LinearTaggingModels的核心优势在于它高度灵活的表示，它可以让丰富的特征在模型中很容易地聚合起来！提示：MEMMs和Log-LinearTaggingModel是同一个模型，因为ME本质上就是Log-LinearModel，而且MEMMs中用到的马尔可夫假设和HMM中用到的是几乎一样。只不过MEMMs是一个判别模型，它学习的是一个条件分布！条件标注模型有三个
潜心修行的研究者·2020-07-11 07:00

Log-Linear Model & CRF 条件随机场详解

文章目录往期文章链接目录Log-LinearmodelConditionalRandomFields(CRF)FormaldefinitionofCRFLog-linearmodeltolinear-CRFInferenceproblemforCRFLearningproblemforCRFLearningproblemforgeneralLog-LinearmodelLearningproble
Jay_Tang·2020-07-10 22:04

Log-linear Models

Log-linear模型广泛用于NLP分类任务中。
mijing·2020-07-10 19:17

NLP - Log-linear Models

1.TheLanguageModelingProblem现在抛开我们之前讲的马尔科夫模型的假设，对于一门语言的定义，肯定不能简单依赖于每个单词的前两个单词，这是常识。比如英语中的动词形态就和主语有关。那么我会怎么考虑一个语言模型呢，很可能是下面这样一个情况：我们之前讲的Trigram模型也可以用这样的形式来表示：那么我们要用我们增加的一些定义，一种naive的方法就是选取一些参数来生成模型：可以想
吉他小文·2019-11-05 20:57

模型参数NLP 学习笔记 05 (Log-linear Models)

最近用使开发的过程中出现了一个小问题，顺便记录一下原因和法方--模型参数           ==============================================================           == all is based on the
·2015-11-13 11:01

一种利用 Cumulative Penalty 训练 L1 正则 Log-linear 模型的随机梯度下降法

        Log-Linear 模型（也叫做最大熵模型）是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一，其训练常采用最大似然准则，且为防止过拟合，往往在目标函数中加入
·2015-11-12 17:57

一种利用 Cumulative Penalty 训练 L1 正则 Log-linear 模型的随机梯度下降法

 Log-Linear模型（也叫做最大熵模型）是NLP领域中使用最为广泛的模型之一，其训练常采用最大似然准则，且为防止过拟合，往往在目标函数中加入（可以产生稀疏性的）L1正则。
peghoty·2014-06-11 14:00

[文献阅读] The Alignment Template Approach to Statistical Machine Translation

2、使用log-linear模型进行融合翻译的多特征。3、利用
u013011270·2014-04-15 15:00

NLP 学习笔记 05 (Log-linear Models)

================================================================allisbasedontheopencoursenlponcoursera.orgweek7,week8lecture==================================================================1.TheLangu
Dark_Scope·2013-04-22 17:14

NLP 学习笔记 05 (Log-linear Models)

================================================================allisbasedontheopencoursenlponcoursera.orgweek7,week8lecture==================================================================1.TheLangu
Dark_Scope·2013-04-22 17:14

NLP 学习笔记 05 (Log-linear Models)

     ==============================================================     == allisbasedontheopencourse nlponcoursera.org week7,week8lecture ==        ====================================================
Dark_Scope·2013-04-22 17:00

Log-linear Models

       Log-linear模型广泛用于NLP分类任务中。
x_yz_·2013-04-19 11:00
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