OOV

BPE(Byte Pair Encoding)算法

BPE算法，最早应用于NLP任务出现于《NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits》这篇文章，是一种解决NMT任务中，出现OOV（out-of-vocabulary
Foneone·2024-01-04 16:12

Kaldi中语言模型

kaldi后面的语言模型训练，数据准备流程1、处理集外词，将分词后的预料库data/local/train/text中的文件索引全部替换成，在生成语言模型时，如果计数文件中或者训练文件总出现了词典之外的词（OOV
legendayue·2023-12-26 15:42

详细解析GNMT（Google’s Neural Machine Translation System）

2.为了解决OOV（out-of-vocabulary）问题，使用sub-wordunits（wordpieces）3.Encoder和decoder均使用LSTM和残差网络搭建，其中encoder第一层使用双向
困=_=·2023-11-27 20:49

实体库构建：大规模离线新词实体挖掘

但是有一个问题是由于不同人对同一个东西有不同的表达，所以OOV问题比较严重。缓解OOV，我们可以使用模型预测增加泛化，还可以离线挖掘实体进行补充实体库。
weixin_43209472·2023-11-11 15:35

预训练相关知识

1、上下文无关语义表示方式存在问题语义不同的词具有相同的表示，（apple电子产品苹果/水果苹果）容易出现oov问题2、神经语言编码器2.1、序列模型cnn/rnn等，捕获局部信息和序列依赖信息，无法捕获长距离依赖
frostjsy·2023-10-22 23:52

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(Fasttext)

Fasttext历史意义:1、提出一种新的文本分类方法-Fasttext，能够快速进行文本分类，效果较好2、提出一种新的使用子词的词向量训练方法，能够在一定程度上解决oov问题3、将Fasttext开源使得工业界和学术界能够快速的使用
BUPT-WT·2023-10-22 14:34

掌握 BERT：自然语言处理 (NLP) 从初级到高级的综合指南（2）

处理词汇外(OOV)单词：驯服未知的单词BERT的词汇量不是无限的
冷冻工厂·2023-10-13 00:17

socks5 搭建代理服务

1.项目地址GitHub-oov/socks5:ThisisanimplementationoftheSOCKSv5serverintheGoprogramminglanguage.2.安装go环境3.
123hello123·2023-10-10 18:13

Gemsim-FastText 词向量训练以及OOV（out-of-word）问题有效解决

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/83041424
还是那个没头脑·2023-09-27 08:53

NLP-生成模型-2017-PGNet：Seq2Seq+Attention+Coverage+Copy【Coverage解决解码端重复解码问题；Copy机制解决解码端OOV问题】【抽取式+生成式】

PGNet模型训练注意事项：Coverage机制要在训练的最后阶段再加入（约占总训练时间的1％），如果从刚开始训练时就加入则反而影响训练效果；Copy机制在源文本的各个单词上的概率分布直接使用Attention机制计算的在源文本的各个单词上的概率分布；一、概述随着互联网飞速发展，产生了越来越多的文本数据，文本信息过载问题日益严重，对各类文本进行一个“降维”处理显得非常必要，文本摘要便是其中一个重要
u013250861·2023-09-14 11:29

NLP中的标识化

作者|ARAVINDPAI编译|VK来源|AnalyticsVidhya概述标识化是处理文本数据的一个关键我们将讨论标识化的各种细微差别，包括如何处理词汇表外单词（OOV）介绍从零开始掌握一门新的语言令人望而生畏
人工智能遇见磐创·2023-06-09 14:33

详解隐马尔可夫模型(HMM)中的维特比算法

这种词语级别的模型无法应对OOV(OutofVocabulary，即未登录词)问题:00V在最初的全切分阶段就已经不可能进人词网了，更何谈召
mantch·2023-04-09 07:09

Pointer Network 生成文本摘要

PointerNetwork从输入序列中得到输出结果，所以比较适合用于文本摘要的生成，并且可以比较好的避免OOV(Outofvocabulary)问题。
NLP与人工智能·2023-03-31 16:12

bpe原理

使用UNK表示模型词典以外的单词，OOV表示训练集里面没有的单词。
水星no1·2023-03-21 16:40

顶流AI大赛背后：OPPO小布助手的技术势能和促成的想象力

“AI小花”团队通过有区分的未登录词（OOV）预处理、基于FGM的预训练、模型融合等策略，大幅提升语义匹配效果。
新芒X·2023-03-15 07:38

N-gram语言模型和Word2Vec

N-gram语言模型–潘登同学的NLP学习笔记文章目录N-gram语言模型--潘登同学的NLP学习笔记语言模型N-gram概率模型马尔科夫假设选取N的艺术举例说明OOV问题平滑处理总结NPLM(NeuralProbabilisticLanguageModel
PD我是你的真爱粉·2023-02-03 16:41

简介NLP中的Tokenization（基于Word,Subword 和 Character）

概念理解Word：一个单词，例如helloCharacter：一个字母，例如aSubword：①若使用单词进行编码，由于单词多且杂，容易导致OOV问题，而且不太好编码②若使用字母进行编码，又太少，容易丢失语义
iioSnail·2023-02-01 11:30

Out of Vocabulary处理方法

那么当我们遇到OOV的问题时，有以下解决方式。Ignore直接忽略OOV的情形，也就是不做处理，效果肯定不好。UNK这种方式就是
在路上的工程师·2023-01-26 13:08

tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer函数

@[\\]^_`{|}~\t\n',lower=True,split='',char_level=False,oov_token=None,document_count=0,**kwargs)函数说明Tokenizer
不负韶华ღ·2023-01-09 13:11

seq2seq结构的问题以及PGN网络模型

（encoder信息消失的比较严重）问题2：摘要总结的结果有可能因为OOV的问题导致不准去。（OOV：词表未登录词，一般我们生成的未登录词会使用UNK表示）问题3：摘要结果会出现repe
海滩上的那乌克丽丽·2022-12-23 07:54

详解隐马尔可夫模型(HMM)中的维特比算法

这种词语级别的模型无法应对OOV(OutofVocabulary，即未登录词)问题:00V在最初的全切分阶段就已经不可能进人词网了，更何谈召
gman344·2022-12-20 07:35

MarkBERT

这样可以统一处理任意词，无论是不是OOV。另外，MarkBERT还有两个额外的好处：首先，在边界标记上添加单词级别的学习目标很方便，这是对传统字符和句子级预
just do it now·2022-12-07 12:38

MarkBERT：巧妙地将词的边界标记信息融入模型

这样可以统一处理任意词，无论是不是OOV。
zenRRan·2022-12-07 12:37

QIUXP-预训练语言模型：BertMarker：MarkBERT: Marking Word Boundaries Improves Chinese BERT

MarkBERT:MarkingWordBoundariesImprovesChineseBERT作者觉得现有的基于words作为一个unit的方式，对于OOV和中文并不十分适用。
等景，不如找景·2022-12-07 12:36

python tokenize_model_python-AttributeError：“令牌生成器”对象在Keras中没有属性“ oov_token”...

我正在尝试使用加载的令牌生成器对文本进行编码,但出现以下错误AttributeError:'Tokenizer'objecthasnoattribute'oov_token'我包括以下代码：fromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessingimportsequencefromkeras.modelsimportMod
几处笙歌·2022-12-03 17:42

论文阅读 Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks

二、拟解决的问题三、实验结果四、使用到的技术以及模型前言本篇论文主要是用了copy机制，从输入中拷贝结果到输出，缓解OOV问题。本文提出一种新颖的架构：使用两种方式增强标准的seq2seq注意力模型。
欢桑·2022-12-01 13:14

NLP-2015：Subword NMT模型【使用子词来解决OOV问题】

《原始论文：NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits》一、概述1、摘要神经机器翻译（NMT）模型通常以固定的词汇量运行，但是翻译是一个开放词汇的问题。先前的工作通过退回到字典来解决词汇外单词的翻译。在本文中，我们介绍了一种更简单，更有效的方法，通过将稀疏和未知词编码为子词单元序列，使NMT模型能够进行开放词汇翻译。这是基于这样的直觉，即
u013250861·2022-11-28 08:09

Tensorflow2自定义网络 2. Pointer-Generator Seq2Seq复制机制神经网络大致介绍和框架实现

GetToThePoint:SummarizationwithPointer-GeneratorNetworks两个角度出发：减少网络翻译出现重复语句的情况尽可能从输入获取单词表外的单词，强化语义转换的同时，减少OOV
妙妙屋的mong男·2022-11-28 01:20

自然语言处理学习笔记七(词性标注)

1.2词性的用处词性的作用就是提供词语的抽象表示，词性支撑许多的高级应用，当下游应用遇到OOV时，可以通过OOV的词性猜测用法。
犀利哗啦760596103·2022-11-17 20:05

2021-08-24面向自然语言处理的预训练技术研究综述 -知网论文

然而，这种上下文无关的文本表示给其后的自然语言处理任务带来的提升非常有限，并且无法解决一词多义问题（+OOV）。ＥＬＭｏ提出了一种上下文相关的文本表示方法，可有效处理多义词问题。其后，ＧＰＴ和ＢＥＲＴ
人工智能曾小健·2022-03-02 07:47

2017 · TACL · Enriching Word Vectors with Subword Information

（可查看sisg-的效果）b.较好解决OOV的情况，对于长尾数据是很好的补充。（可查看sisg的效果）方法：“火影忍者”的2-gram表示——，其中分别为起始和结尾标识符。把原本的一个词分词若干个
HelloShane·2022-02-08 12:56

NLP 中subword编码方式总结

NLPsubword:1.传统方法空格token传统词表示方法无法很好的处理未知或罕见的词汇（OOV问题）传统词tokenization方法不利于模型学习词缀之间的关系E.g.模型学到的“old”,“older
数据小新手·2021-06-24 02:23

《Factored Neural Machine Translation》简读

实验任务为英语翻译为法语；paperwork----在传统NMT的“seq2seq+attention”的基础上引入先验知识/工具改进了decoder的结构，在一定程度上解决大词表(LargeVocabulary)和OOV
wai7niu8·2021-04-28 17:59

论文笔记 --《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》

seq2seq模型的出现给生成式摘要（abstractivetextsummarization）的实现提供了更好的方案，但是seq2seq常常出现的两点弊端：1.它容易生成不准确的细节2.容易重复3.不能处理OOV
ColdCoder·2021-01-12 15:18

[深度学习] embedding 在test阶段遇到OOV怎么办

即使是char级别的rnn模型，在test阶段也会遇到OOV这种情况肯定是没法用embedding层的lookup的如果OOV情况不多，就可以当做UNK处理有两类思路：1.UNK有对应的embedding
Kehl·2020-09-16 22:43

Pointer Generator Network 和 PEGASUS

初次接触文本摘要是在接触PointerNetwork和copyNet，前者是抽取式摘要，后者通过decoder对已有词表的概率预测和OOV词的copy预测两者，解决了生成式摘要中无法生成OOV词的问题。
羚谷光·2020-09-14 15:59

Word Piece Model (WPM) 笔记

介绍在翻译或者其他NLP问题中，词表大小有限制，为了解决有些词不在词表中（OOV），一个常用的方法是使用sub-word单元来构建词表示，这样未出现的词也可以用这些sub-wrod单元进行表示，如BytePairEncoding
月夜长影·2020-08-25 03:13

论文阅读 seq2seq模型的copy机制

copynet和pointersoftmaxnetwork都是在ACL2016上提出的，目的是为了解决OOV的问题，本篇主要是想借此总结一下copy机制的原理。
thormas1996·2020-08-19 20:40

字子序列中英翻译模型（五笔特征）

etc.SubcharacterChinese-EnglishNeuralMachineTranslationwithWubiencoding主要思想：将五笔作为中文字模型特征用于翻译模型背景：有人使用了词子序列（sub-word）作为基本单位，用以规避典外词汇（OutOfVocabulary,OOV
haimizhao·2020-08-15 18:36

常见多语言模型详解 (M-Bert, LASER, MultiFiT, XLM)

WaysoftokenizationWord-basedtokenizationCharacter-basedtokenizationSubwordtokenizationExistingapproachesforcross-lingualNLPOut-of-vocabulary(OOV
Jay_Tang·2020-08-09 16:55

Is Word Segmentation Necessary for Deep Learning of Chinese Representations? 论文笔记

分词带来的问题词的稀疏性，很多词仅出现一次，引起过拟合和OOV问题汉语的vague带来分词的困难，不同分词器不同结果据说分词会带来更多的语义信息，但目前不能确定，因为语料库太小而不能看到性能的提升深度学习前在
Arvid Y·2020-08-04 07:38

pip 指定目录安装 ansible 到/etc/ansible

ansible--versionansible2.3.2.0configfile=/etc/ansible/ansible.cfgconfiguredmodulesearchpath=Defaultw/oov
aizhen_forever·2020-07-30 14:52

12.Automated Vulnerability Detection in Source Code Using Minimum IntermediateRepresentationLearning

1.Introduction现存的智能漏洞检测方法存在的问题：(1)long-termdependencybetweencodeelements.(2)out-of-vocabulary(OoV)issue
安安csdn·2020-07-28 21:23

极简使用︱Gensim-FastText 词向量训练以及OOV（out-of-word）问题有效解决

glove/word2vec/fasttext目前词向量比较通用的三种方式，之前三款词向量的原始训练过程还是挺繁琐的，这边笔者列举一下再自己使用过程中快速训练的方式。其中，word2vec可见：python︱gensim训练word2vec及相关函数与功能理解glove可见：极简使用︱Glove-python词向量训练与使用github:mattzheng/gensim-fast2vec因为是在g
悟乙己·2020-07-28 11:11

论文阅读：Neural Machine Translation with Byte-Level Subwords

，词的机器翻译几乎都是以词频top-k数量建立的词典；但是针对字符相对杂乱的日文和字符较丰富的中文，往往他们的罕见词难以表示；本文提出采用字节级别的字词BBPE(byte-levelBPE)，不会出现oov
咕噜咕噜day·2020-07-13 10:20

比赛必备 ︱ 省力搞定三款词向量训练 + OOV词向量问题的可性方案

本篇为资源汇总，一些NLP的比赛在抽取文本特征的时候会使用非常多的方式。传统的有：TFIDF/LDA/LSI等偏深度的有：word2vec/glove/fasttext等还有一些预训练方式：elmo/bert文章目录1之前的几款词向量介绍与训练帖子2极简训练glove/word2vec/fasttext2.1word2vec的训练与简易使用2.2glove的训练与简易使用2.3fasttext的训
悟乙己·2020-07-08 05:58

NLP中的标识化

作者|ARAVINDPAI编译|VK来源|AnalyticsVidhya概述标识化是处理文本数据的一个关键我们将讨论标识化的各种细微差别，包括如何处理词汇表外单词（OOV）介绍从零开始掌握一门新的语言令人望而生畏
磐创 AI·2020-07-01 23:57

NLP-Task3 Subword model

word2vec和glove基本上都是基于word单词作为基本单位的，这种方式虽然能够很好的对词库中每一个词进行向量表示，然而，这种方式容易出现单词不存在于词汇库中的情况，也就是OOV(out-of-vocabulary
学机器学习的机械工程师·2020-07-01 16:49

论文浅尝 | 基于常识知识图谱感知和图注意力机制的对话生成

但是这样一来，如果遇到OOV的词，模型往往难以生成合适的、有信息量的回复，而会产生一些低质的、模棱两可的回复。为了解决这个问题，有一些利用
开放知识图谱·2020-07-01 13:19

cs224n学习笔记--Subword Models

造成的后果：OOV(out-of-vocabulary)出现单词不存在于词汇库中
Demonwuwen·2020-06-30 20:07
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