真实世界的自然语言处理(二)(3)

真实世界的自然语言处理(二)(2)https://developer.aliyun.com/article/1519769 6.4.2 解码器 同样,Seq2Seq 模型的解码器与我们在第五章中介绍的语言模型类似。实际上,它们除了一个关键的区别外完全相同——解码器从编码器那里获取输入。我们在第五章中...

真实世界的自然语言处理(三)(1)

第九章:使用预训练语言模型进行迁移学习 本章内容包括 利用无标签文本数据的知识进行迁移学习 使用自监督学习对大型语言模型进行预训练,如 BERT 使用 BERT 和 Hugging Face Transformers 库构建情感分析器 使用 BERT 和 AllenNLP 构建自然语言推断模型 20...

达摩院NLP(自然语言处理)技术和应用

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达摩院自然语言处理NLP技术和应用

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真实世界的自然语言处理(二)(5)

真实世界的自然语言处理(二)(4)https://developer.aliyun.com/article/1519772 8.4 基于 Transformer 的语言模型 在第 5.5 节中,我们介绍了语言模型,这是一种给文本赋予概率的统计模型。通过将文本分解为令牌序列,语言模型可以估计给定文本的...

真实世界的自然语言处理(二)(4)

真实世界的自然语言处理(二)(3)https://developer.aliyun.com/article/1519770 7.4.3 训练和运行分类器 当您运行脚本时,您会在训练结束时看到类似以下日志输出: {'best_epoch': 1, 'best_valid...

真实世界的自然语言处理(二)(2)

真实世界的自然语言处理(二)(1)https://developer.aliyun.com/article/1519768 5.6 使用 RNN 生成文本 我们看到语言模型为自然语言句子给出了概率。但更有趣的部分是,你可以使用语言模型从头开始生成自然语言句子!在本章的最后一节,我们将构建一个语言模型...

真实世界的自然语言处理(二)(1)

第五章:顺序标注和语言建模 本章涵盖 使用顺序标注解决词性标注(POS)和命名实体识别(NER) 使 RNNs 更强大——多层和双向循环神经网络(RNNs) 使用语言模型捕捉语言的统计特性 使用语言模型评估和生成自然语言文本 在本章中,我们将讨论顺序标注——一个重要的自然语言处理框架,系统会为每个单...

真实世界的自然语言处理(三)(2)

真实世界的自然语言处理(三)(1)https://developer.aliyun.com/article/1519800 9.4.2 XLNet 2019 年提出的 XLNet 是 BERT 的重要后继者,通常被引用为当今最强大的 PLM 之一。XLNet 解决了 BERT 训练中的两个主要问题:...

真实世界的自然语言处理(一)(5)

真实世界的自然语言处理(一)(4)https://developer.aliyun.com/article/1519728 4.4 构建 AllenNLP 训练流程 在本节中,我们将重新审视第二章中构建的情感分析器,并详细讨论如何更详细地构建其训练流程。尽管我已经展示了使用 AllenNLP 要运行...

真实世界的自然语言处理(一)(4)

真实世界的自然语言处理(一)(3)https://developer.aliyun.com/article/1519727 3.7 文档级嵌入 到目前为止,我描述的所有模型都是为单词学习嵌入。如果您只关注词级任务,比如推断词之间的关系,或者将它们与更强大的神经网络模型(如循环神经网络(RNN))结合...

真实世界的自然语言处理(一)(3)

真实世界的自然语言处理(一)(2)https://developer.aliyun.com/article/1519725 3.3.2 词干提取 词干提取是识别词干的过程。词干是在去除其词缀(前缀和后缀)后的单词的主要部分。例如,“apples”(复数)的词干是“apple”。具有第三人称单数 s ...

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