将每个汉字组词时所处的位置(首尾等)作为标签,则中文分词就转化为给定汉字序列找出标签序列的问题。一般而言,由字构词是序列标注模型的一种应用。 在所有“序列标注”模型中,隐马尔可夫模型是最基础的一种。
将每个汉字组词时所处的位置(首尾等)作为标签,则中文分词就转化为给定汉字序列找出标签序列的问题。一般而言,由字构词是序列标注模型的一种应用。 在所有“序列标注”模型中,隐马尔可夫模型是最基础的一种。
我们人类确知道第二种更加合理,只因为我们从小到大接触的都是第二种分词,出现的次数多,所以我们判定第二种是正确地选择。这就是利用了统计自然语言处理。统计自然语言处理的核心话题之一,就是如何利用统计手法对语言建模,这一章讲的就是二元语法的统计语言模型。
中文分词:指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程,这些单词顺序拼接后等于原文本。中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科,它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术,让计算机学会处理人类语言,乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
我们就会产生一个想法:能不能有一个机器人来回答这些重复的问题,它能 24 小时的工作不用休息,降低客户成本,还能挖掘聊天记录里面的一些有价值的知识点。这就是智能客服产生的背景。
XLNet 是一个类似 BERT 的模型,而不是完全不同的模型。总之,XLNET是一种通用的自回归预训练方法。它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型,最终,XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果(state-of…
BERT的全称是BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATION FROM TRANSFORMERS,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法…
什么是Transformer 《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热…
什么是Attention机制 在“编码器—解码器(seq2seq)”⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。 现在,让我们再次思考那⼀节提到的翻译例⼦:输⼊为英语序列“They”“are…
在⾃然语⾔处理的很多应⽤中,输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例,输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列,输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列,例如: 英语输⼊:“They”、“are”、“watching”、“.” 法语输出:“Ils”、“regardent”、“.” 当输⼊和输出都是不定⻓序…