NLP(自然语言处理)领域有很多模型,以下是一些常见的NLP模型: 词袋模型:将文本转换为词袋表示,即用一个向量表示每个词的出现次数,然后将这些向量组合成一个矩阵,用于训练模型。 N-gram模型:将文本分成N个词的组合,然后将这些组合转换为向量表示,用于训练模型。 神经网络模型:使用神经网络对文本进行表示和分类,例如卷积...
Transformer 模型：Transformer，尤其是像 GPT（生成预训练 Transformer）和 T5（文本到文本传输 Transformer）这样的变体，已经彻底改变了生成式 NLP。他们使用自注意力机制来捕获文本中的上下文和依赖关系，从而实现连贯且高质量的文本生成。变分自动编码器（VAE）：VAE 是生成模型，可以通过从学习的潜在空间中采样来生成...
ERNIE(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration) ERNIE是一种基于BERT的中文预训练语言模型,由PaddlePaddle团队于2019年提出。ERNIE通过引入丰富的知识,提高了模型对中文语言的理解能力。ERNIE的关键特点包括: 知识集成(Knowledge Integration):ERNIE在预训练过程中引入了实体、词语关系等知识,增强了模型的语言表示...
统计语言模型(Statistical Language Model):常用的统计语言模型包括N-gram模型和最大熵模型。N-gram模型是基于马尔可夫假设,通过统计每个单词的出现频率来计算句子的概率。最大熵模型是基于最大熵原理,通过最大化信息熵来推断句子的概率。 神经网络语言模型(Neural Network Language Model):神经网络语言模型利用神经网络来...
四种语言表示模型 语言表示模型有很多种方式,常见的语言表示方式可以粗略的分成非神经网络的方式、基于神经网路的方式。 也可以分为一下四种方式: 1.基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words; 2.主题模型:LSA(SVD)、pLSA、LDA; 3.基于词向量的固定表征:word2vec、fastText、glove; ...
主题模型(topic model)是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构(latent semantic structure)进行聚类(clustering)的统计模型。 主题模型主要被用于自然语言处理(Natural language processing)中的语义分析(semantic analysis)和文本挖掘(text mining)问题,例如按主题对文本进行收集、分类和降维;也被用于生物信息学(bioinfo...
预训练语言模型是NLP中的核心之一，在pretrain-finetune这一阶段的NLP发展中发挥着举足轻重的作用。预...
processing, NLP)关心的是有关于语言数据的任务，本讲主要聚焦于文本数据。与计算机视觉类似，在NLP中...
大模型在自然语言处理(NLP)领域的应用包括:文本生成、机器翻译、问答系统、情感分析、信息抽取、文本摘要、自然语言推理、智能对话系统、语音