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能力。 中文优化:ERNIE针对中文语言特点进行了优化,如分词策略、词向量表示...
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...
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...
Word2Vec是谷歌2013年提出的目前最常用的词嵌入模型之一,Word2Vec实际上是一种浅层的神经网络模型,它有两种网络结构,分别是CBOW(Continues Bag of Words)和Skip-gram。 CBOW的目标是根据上下文出现的词语来预测当前词的生成概率;而Skip-gram是根据当前词来预测上下文中各词的生成概率。CBOW和Skip-gram都可以表示成输...
NLP最好模型有哪些类型呢,在模型评估过程中,分类、回归、排序问题往往使用不同的指标进行评估。分类问题通常用准确率、召回率、精准率、F1值等指标进行评估;回归问题使用MSE、RMSE、R^2、MAPE等;1分类评估原理1.1准确率的局限性我们经常接触的评价指标就是准确率,当准
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...
Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络架构，用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）任务中取得了重大成功。它由Google在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了突破性的成果。传统的序列模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），在处理长序列时存在着一些限制，如计算效率低、难以捕捉长距离...
如何对一对句子进行建模是许多NLP任务中的关键问题，例如答案选择(AS)、释义识别(PI)和文本蕴涵(TE)。
1.LLM是NLP的子集 NLP涵盖更广:包括传统技术(如分词、词性标注)、任务型模型(如机器翻译、情感分析)以及LLM。 LLM是技术手段:通过预训练大规模神经网络,解决NLP中的生成、理解等复杂任务。 2.LLM推动NLP的范式变革 从规则到数据驱动:传统NLP依赖人工设计规则(如正则表达式),而LLM通过海量数据自动学习语言规律。