循环神经网络与语言模型 ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件,做了中文翻译和注释,并制作成了GIF动图!语言模型、RNN、GRU与LSTM 本讲内容的深度总结教程可以在这里 查看。视频和课件等资料的获取方式见文末。 引言语言模型与RNN (本篇内...
task02打卡 语言模型与循环神经网络 语言模型 语⾔模型(language model)是⾃然语⾔处理的重要技术。⾃然语⾔处理中最常⻅的数据是⽂本数据。我们可以把⼀段⾃然语⾔⽂本看作⼀段离散的时间序列。假设⼀段⻓度为T的⽂本中的词依次为w1,w2,…,wTw1,w2,…,wT,那么在离散的时间序列中...
1. 神经语言模型 在上一节我们介绍了n-gram模型,为了控制参数数量,需要讲上下文信息控制在几个单词以内,也就是说,在预测下个单词时,只能够考虑前n个单词的信息(通常n≤4),这样无法学习到long-distance dependency. 而循环神经网络可以将任意长度的上下文信息存储在隐藏状态中,因此RNN在语言模型中得到了广泛应用。
技术标签:NLP-自然语言处理笔记nlp人工智能自然语言处理神经网络 之前我们已经了解过n-gram语言模型和前馈神经网络语言(NNLM),今天我们简单地看一下循环神经网络语言模型。那么首先看一下为什么要把RNN用到语言模型中呢? 首先循环神经网络语言模型(RNNLM)是想要解决前馈神经网络模型窗口固定的问题。其次,前馈神经网络模型假...
循环神经网络结构总结 1.6语言模型与序列生成Language model and sequence generation 语言模型 对于语音识别系统,当你听见一个句子“the apple and pear salad was delicious”,但是语句发音会让语音识别系统识别出下面两个句子: The apple and pair salad.(苹果和一对沙拉) ...
循环神经网络(RNN)是自然语言处理中的一种主流模型,可以处理序列数据。自注意力机制(Self-Attention)是一种关注机制,可以动态地计算词汇之间的关系。自注意力机制可以用于RNN模型中,以提高其性能。 2.2.3 预训练模型与自然语言处理任务 预训练模型(Pre-trained Model)可以捕捉到语言的泛化知识,并在各种自然语言处理任...
XLNet片段级递归机制循环卷积神经网络传统的机器学习方法在对网络评论文本进行情感极性分类时,未能充分挖掘语义信息和关联信息,而已有的深度学习方法虽能提取语义信息和上下文信息,但该过程往往是单向的,在获取评论文本的深层语义信息过程中存在不足.针对以上问题,提出了一种结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)与循环卷积...
趋势空间指的是一系列时间上连续的数据点之间的关系和趋势。例如,对于时间序列预测任务,需要考虑时间维度上的趋势和模式。Transformer架构本身并不直接对趋势空间进行建模,但可以与其他模型(如循环神经网络)结合使用,来捕捉时间相关的趋势。 知觉空间则指的是计算机的感知能力,例如对图像、声音等感知环境的能力。Transformer...
长短期记忆网络(Long Short-Term Memory),缩写为LSTM,是深度学习领域中一种特殊的循环神经网络(RNN)。循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络,它可以捕捉序列中的时间依赖关系,比如文本中的上下文信息。然而,普通的循环神经网络在处理长序列数据时,可能会遇到梯度消失和梯度爆炸的问题,导致模型难以学习到序列...
语言模型等基本概念 基于循环神经网络的语言模型 以PTB数据集为例,采用TensorFlow实现完整的语言模型,并给出代码。 本文介绍第一部分,即语言模型的概念和评价方法。在 《基于循环神经网络的语言模型的介绍与TensorFlow实现(2):神经网络语言模型与数据预处理》我们将介绍神经网络语言模型和PTB数据集的预处理。 《基于循环...