语言模型简介(Language Model) 简单的说,语言模型 (Language Model) 是用来计算一个句子出现概率的模型,假设句子  ,其中  代表句子中的第  个词语,则语句 W 以该顺序出现的概率可以表示为: 其中 ,  $p(w_n|w_1^{n-1}) = p(w_n|w_1,w_2,...,w_{n-1})$  ,  $ p(w_n|w_1^{n-1})$ 即为 Language Model 的参数,.通常参数的求解用方法是 N-gram 模型,最大熵模型,HMM,CRF…

前一篇文章  用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门    介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子.现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法.现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火的一个模型: 用递归神经网络构建一个语言模型. 递归神经网络 (RNN),用图形化的表示则是隐层连接到自己的神经网络(当然只是RNN中的一种): 不同于普通的神经网络,RNN假设样例之间并不是独立的.例如要预测“上”这个字的下一个字是什么,那么在“上”之前出现过的字就很重要,如果之前出现过“工作”,…

chain rule markov assumption 评估语言模型 平滑方法…

定义 什么是语言模型,通俗的讲就是从语法上判断一句话是否通顺.即判断如下的概率成立: \[p(\text{今天是周末})>p(\text{周末是今天}) \] 链式法则(chain rule) \[p(w_1,w_2,...,w_n)=p(w_1)p(w_2|w_1)p(w_3|w_1,w_2)...p(w_n|w_1,w_2,...,w_{n-1}) \] Markov assumption Markov assumption(first order) \[p(w_1,w_2,...,w_n)…

http://52opencourse.com/111/斯坦福大学自然语言处理第四课-语言模型(language-modeling) 一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学…

主要两个方面 Probabilistic modeling 概率建模,神经网络模型尝试去预测一个概率分布 Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据 给予较高的概率值 同时可以解决saturation的问题 前面提到的线性隐层的降维作用(减少训练参数)     这是一个最初版的神经网络语言模型     选取什么要的loss function,为什么用cross-entropy,为什么不用squared loss呢? 首先 可以看到 cross-entropy更能从数值上体…

摘自:http://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/51404655 词的向量化与word2vec简介 word2vec最初是Tomas Mikolov发表的一篇文章[1],同时开源了相应的代码,作用是将所有词语投影到K维的向量空间,每个词语都可以用一个K维向量表示. 为什么要将词用向量来表示呢?这样可以给词语一个数学上的表示,使之可以适用于某些算法或数学模型.通常将词语表示成向量有如下两种方法. 一.one-hot 表示法 假如语料库里一共…

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·…

SRILM是一个建立和使用统计语言模型的开源工具包,从1995年开始由SRI 口语技术与研究实验室(SRI Speech Technology and Research Laboratory)开发,现在仍然不断推出新版本,被广泛应用于语音识别.机器翻译等领域.这个工具包包含一组C++类库.一组进行语言模型训练和应用的可执行程序等.利用它可以非常方便地训练和应用语言模型.给定一组连续的词,调用SRILM提供的接口,可以得到这组词出现的概率. http://www.jianshu.com/p/5b1…

最近上了公司的新员工基础培训课,又对NLP重新产生的兴趣.NLP的第一步大家知道的就是不停的写正则,那个以前学的还可以就不看了.接着就是我们在把NLP的词料在传入神经网络之前的一个预处理,最经典的就是2013年google提出的那个word2vec算法,所以最近想再把这个算法给好好学习一下,然后实现一下. 1. 词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创,在很久之前就出现了.最早的词向量是很冗长的,它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置…

主要的应用:机器翻译,自然语言处理,文本处理,语音识别, 图像描述生成 (Generating Image Descriptions), 图像问答QA.... 循环神经网络(RNN)原理通俗解释 1. RNN怎么来的? 2. RNN的网络结构及原理 3. RNN的改进1:双向RNN 4. RNN的改进2:深层双向RNN 4.1 Pyramidal RNN 5. RNN的训练-BPTT 6. RNN与CNN的结合应用:看图说话 7. RNN项目练手 循环神经网络(RNN, Recurrent Ne…

词向量 我们以句子分类为例,我们使用深度学习模型对句子进行分类,本质上这个模型的接受的舒服需要是数值型.因为文字是人们抽象出来的一个概念,这个 东西是不能被计算机直接理解的,我们需要人为的将这个文字转为数值,换句话讲,我们需要把这个文字嵌入到一个数学空间中去,这中嵌入方式就是词嵌入方式. Word2vec 就是词嵌入的一种方式(word embedding) 对于有监督的一个机器学习过程,我们可以这么理解这个模型,是一个 f(x) -> y 的映射关系. 在NLP中,x代表的是句子中的一个词,y…

一.BERT模型: 前提:Seq2Seq模型 前提:transformer模型 bert实战教程1 使用BERT生成句向量,BERT做文本分类.文本相似度计算 bert中文分类实践 用bert做中文命名实体识别 BERT相关资源 BERT相关论文.文章和代码资源汇总 1.WordEmbedding到BERT的发展过程: 预训练:先通过大量预料学习单词的embedding,在下游的NLP学习任务中就可以使用了. 下游任务:Frozen(预训练的底层参数embedding不变)和Fine-tunin…

引言 自然语言处理NLP(nature language processing),顾名思义,就是使用计算机对语言文字进行处理的相关技术以及应用.在对文本做数据分析时,我们一大半的时间都会花在文本预处理上,而中文和英文的预处理流程稍有不同,本文就对中.英文文本挖掘的常用的NLP的文本预处技术做一个总结. 文章内容主要按下图流程讲解: 1.中英文文本预处理的特点 中英文的文本预处理大体流程如上图,但是还是有部分区别.首先,中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的,因此不能直接像英文一样可以直接用最简…

Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包.本文介绍CNTK的基本内容,如何写CNTK的网络定义语言,以及跑通一个简单的例子. 根据微软开发者的描述,CNTK的性能比Caffe,Theano, TensoFlow等主流工具都要强.它支持CPU和GPU模式,所以没有GPU,或者神经网络比较小的实验,直接用CPU版的CNTK跑就行了. 其开源主页在 https://github.com/Microsoft/CNTK  它把神经网络描述成一…

Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包 用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门 Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包.本文介绍CNTK的基本内容,如何写CNTK的网络定义语言,以及跑通一个简单的例子. 根据微软开发者的描述,CNTK的性能比Caffe,Theano, TensoFlow等主流工具都要强.它支持CPU和GPU模式,所以没有GPU,或者神经网络比较小的…

    条件GAN(Conditional Generative Adversarial Nets),原文地址为CGAN. Abstract     生成对抗网络(GAN)是最近提出的训练生成模型(generative model)的新方法.在本文中,我们介绍了条件GAN(下文统一简称为CGAN),简单来说我们把希望作为条件的data y同时送入generator和discriminator.我们在文中展示了在数字类别作为条件的情况下,CGAN可以生成指定的MNIST手写数字.我们同样展示了CG…

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进.本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应用,文本领域大致可分为4个维度:词.句子.篇章.系统级应用. 词.分词方面,从最经典的前后向匹配到条件随机场(Conditional Random Field,CRF)序列标注,到现在Bi-LSTM+CRF模型,已经不需要设计特征,从字粒度就能做到最好的序列标注…

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.1词汇表征 Word representation 原先都是使用词汇表来表示词汇,并且使用1-hot编码的方式来表示词汇表中的词汇. 这种表示方法最大的缺点是 它把每个词孤立起来,这样使得算法对相关词的泛化能力不强 例如:对于已知句子"I want a glass of orange ___ " 很可能猜出下一个词是"juice". 如果模型已知读过了这个句子但是当看见句子"I…

CNTK 搞深度学习 Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包.本文介绍CNTK的基本内容,如何写CNTK的网络定义语言,以及跑通一个简单的例子. 根据微软开发者的描述,CNTK的性能比Caffe,Theano, TensoFlow等主流工具都要强.它支持CPU和GPU模式,所以没有GPU,或者神经网络比较小的实验,直接用CPU版的CNTK跑就行了. 其开源主页在 https://github.com/Microsoft/CNTK…

这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们讲解一下是如何将声音变成文字,如果有兴趣的同学,我们可以深入的研究. 首先我们知道声音其实是一种波,常见的MP3等都是压缩的格式,必须要转化成非压缩的纯波形的文件来处理,下面以WAV的波形文件来示例: 在进行语音识别之前,有的需要把首尾段的静音进行切除,进行强制对齐,以此来降低对于后续步骤的干扰,整个…

用到了,就积累到这里,不急一时,慢慢沉淀. 一.File 二.Edit 三.Search 四.View视图 Always on top  #总在最前 Toggle full screen mode  #切换全屏模式 Post-it   #便签模式 View current file in # Show symbol  #显示符号   show white space and TAB  显示空格和制表符 show end of line  显示行尾符 show all characters  显示…

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 目录 Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 词向量基础 1.1.1 独热编码 1.1.2 分布式表示 1.2 CBOW & Skip-Gram 1.2.1 CBOW 1.2.2 Skip-gram 1.3 Word2vec 1.3.1 Word2vec基本思想 1.3.2 Hierarchical Softmax基本思路 1.3.3 Hierarchi…

转自licstar,真心觉得不错,可惜自己有些东西没有看懂 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而na…

  word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了非常多人的关注.因为 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上添加了这个工具包的神奇感. 一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源码的方式来一窥到底,出于好奇,我也成为了他们中的一员. 读完代码后.认为收获颇多,整理成文,给有须要的朋友參考. 相关链接 (一)文件夹和前言 (二)…

有了一个语言模型,就要判断这个模型的好坏. 现在假设: 我们有一些测试数据,test data.测试数据中有m个句子;s1,s2,s3-,sm 我们可以查看在某个模型下面的概率: 我们也知道,如果计算相乘是非常麻烦的,可以在此基础上,以另一种形式来计算模型的好坏程度. 在相乘的基础上,运用Log,来把乘法转换成加法来计算.   补充一下,在这里的p(Si)其实就等于我们前面所介绍的q(the|*,*)*q(dog|*,the)*q(-)- 有了上面的式子,评价一个模型是否好坏的原理在于: a g…

一.发展 起源:统计语言模型起源于 Ponte 和 Croft 在 1998年的 SIGIR上发表的论文 应用:语言模型的应用很多: corsslingual retrieval distributed IR expert finding passage retrieval web search genomics retrieval 基因组学检索 topic tracking subtopic retrieval 二.basic model 1.Ponte and Croft 核心思想:quer…

转换使表达式可以当做一个明确的类型来加以处理.转换使得所给定类型的表达式以不同类型来处理,或使得没有某个类型的表达式获得该类型.转换可以是显式或隐式的,而这决定了是否需要显式地强制转换.比方说,从类型 int 向类型 long 的转换是隐式的,所以 int 类型表达式可以隐式地当做 long 的来处理.反过来转换,从类型 long 转换为 int 是显式的,需要显式的强制转换(explicit cast). int a = 123; long b = a; // 从 int 到 long 隐式转…