import spacy # 加载 SpaCy 的英文模型 nlp = spacy.load("en_core_web_sm") # 示例文本 text = "Hello, world! This is a test. NLTK is a powerful library for natural language processing." # 使用 SpaCy 进行分词 def spacy_tokenize(
PaddleNLP是飞桨开源的产业级NLP工具与预训练模型集,提供了依托于百度实际产品打磨,通过百亿级大数据训练的预训练模型,能够极大地方便 NLP 研究者和工程师快速应用。使用者可以用PaddleNLP 快速实现文本分类、词法分析、相似度计算、语言模型、文本生成、阅读理解和问答、对话系统以及语义表示8大类任务,并且可以直接使用百...
1.3 BERT用于特征提取 BERT除了被当作预训练语言模型之外,还可以进行特征提取,也就是可以把encoder的输出当作来使用,具体使用哪一层的向量,则需要根据具体的任务。 根据下图可以看到,使用不同层的向量来充当词向量,对于NER,任务的指标不同,越往顶层其信息抽取得越充分,指标也越好。 可以理解为在encoder中就是一直不...
1. 模型背景与动机： Glove模型的提出是为了结合传统基于共现矩阵的方法和基于神经网络的词向量方法的优点。 传统方法虽然能利用全局统计信息，但在词对相似性度量上存在不平衡问题，且语法信息贡献较弱。 基于神经网络的模型能更好地捕捉语法信息，但缺乏全局统计信息的利用。2. 模型核心： 构建目标函数...
Glove模型的核心在于构建目标函数，寻找能够最小化损失函数的词向量。具体而言，目标函数旨在通过最小二乘法减小预测共现矩阵与实际共现矩阵之间的差异，同时对不同词对给予不同的权重，以反映它们在语料库中的共现频率。此权重分配函数的使用，使得概率比值的考虑在寻找词与词之间的关系时更加有效。Glove...
NLP经典模型入门-FastText 前言:笔者之前是cv方向,因为工作原因需要学习NLP相关的模型,因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型,由于有基础,这一系列不会关注基础内容或者公式推导,而是更侧重对整体原理的理解。顺便推荐两个很不错的github项目——开箱即用的中文教程以及算法更全但是有些跑不通的英文教程。
apache nlp 模型 nlp经典模型 前言:笔者之前是cv方向,因为工作原因需要学习NLP相关的模型,因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型,由于有基础,这一系列不会关注基础内容或者公式推导,而是更侧重对整体原理的理解。顺便推荐两个很不错的github项目——开箱即用的中文教程以及算法更全但是有些跑不通的英文教程。
NLP经典模型入门-Attention 前言:笔者之前是cv方向,因为工作原因需要学习NLP相关的模型,因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型,由于有基础,这一系列不会关注基础内容或者公式推导,而是更侧重对整体原理的理解。顺便推荐两个很不错的github项目——开箱即用的中文教程以及算法更全但是有些跑不通的英文教程。
如何搭建NLP经典模型(含代码) 之前整理过斋藤康毅的深度学习神作《深度学习入门:基于Python的理论与实现》,对小白非常友好,它没有用任何的现成框架(比如pyTorch、tensorFlow等等),而是直接用python自带的库手把手教你,从如何实现梯度下降开始到手磕一个CNN经典网络,让你不再对深度学习框架的内部机制感到神秘。
这一次,我们从教机器做阅读理解题起航,介绍用火到“出圈”的Bert和常见数据集入手NLP的整体流程。 NLP五大类别 从机器阅读理解起步 什么是机器阅读理解?形式就像下图: 答案是机器做出的 怎么样,是不是感觉很酷!让我们的模型来做阅读理解题目,好似机器有了人类理解的能力。当然,也不能太乐观,现在机器阅读理解任务还...