词元化(Tokenization)是把一段自然语言文本拆分成更小的单元(称为“词元”,即 Token)的过程。词元可以是: 单词:例如,“I love NLP” 分成 ["I", "love", "NLP"]。 子词:例如,“loving” 分成 ["lov", "##ing"]。 字符:例如,“hello” 分成 ["h", "e", "l", "l", "o"]。 这些词元...
把文本数据词元化的过程,把这些标记好的词语以及文本内容叫做词元。也是我们自然语言处理(NIP) 中的一个小小的应用场景。但是不同的场景也会有不同的词元化来解决。 我就拿我们最熟悉的 GPT 来举例 GPT 模型使用字节对编码(BPE)进行词元化,这是一种通过合并字符对来构建词汇的方法。 词汇表构建:在训练阶段,...
基于统计的词元化算法 原理:利用大量的文本语料库,统计单词的出现频率和上下文信息等,通过统计模型来确定单词的词元形式。例如,在一个大规模的语料库中,统计每个单词及其可能的词元形式的共现情况,根据统计概率来判断某个单词最可能的词元。 示例:在语料库中发现 “went” 这个词经常与 “go” 的其他形式出现在...
浙大/华为团队: 3DSMILES-GPT:基于词元化语言模型的3D分子生成 分子生成是药物先导物发现和优化领域的一项重要创新技术,但当前这类方法在生成分子的有效性、结构合理性和合成可行性等多属性优化方面存在挑战,精度和效率往往难以两全。 研究内容 近日,浙江大学药学院康玉副教授、侯廷军教授和谢昌谕教授以及华为刘力维研究...
三、词元化技术在科技热点中的应用 随着自然语言处理技术的广泛应用,词元化技术也在各个科技领域中发挥着重要作用。以智能问答系统为例,通过词元化技术将用户的问题转化为模型可理解的词元序列,系统能够更准确地理解用户意图,从而给出更加精准的答案。 此外,在机器翻译、情感分析、文本分类等任务中,词元化技术也扮演...
词元化处理在蒙古语文献语料库中的作用
by:六角冰凌六角棱 1828 AI_算法_直通BAT算法精讲 by:伊莎贝拉小燕麦 339 Raft算法 by:动力节点教育 2万 算法之美 by:易水河_m8 760 算法之美 by:不识当年段将军 1228 算法通识 by:长期主义成长者 1979 预算法 by:法律有力量 920 人生算法 by:花香2 ...
Bio2Token通过使用量化自动编码器进行全原子标记,引入了一种突破性的生物分子结构表示方法。这种方法允许在原子水平上高度准确地重建蛋白质、RNA和小分子,精度可达1埃以下。采用Mamba状态空间模型架构使Bio2Token脱颖而出,因为它需要更少的训练数据、更少的参数和更少的计算能力,同时仍能扩展到几乎有10万个原子的系统...
探索了语言模型的词元化分布空间,证明其推理困难但包含有意义信息,并提出利用非规范词元化提升下游任务性能的方法。 @爱可可-爱生活 [CL]《Where is the signal in tokenization space?》R L Geh, H Zhang, K Ahmed, B Wang, G V d Broeck [University of California, Los Angeles] (2024) O网页链接...
4.3 多语言词元化技术 书名:Transformer自然语言处理实战:使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用 作者名:(澳)路易斯·汤斯顿等 本章字数:1813字 更新时间:2025-02-17 21:25:30首页 书籍详情 目录 听书 加入书架 字号 背景 手机阅读举报 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读上QQ阅读APP看本书,新人免费读10天账号...