说到自然语言,我就会想到朴素贝叶斯,贝叶斯核心就是条件概率,而且大多数自然语言处理的思想也就是条件概率. 所以我用预测一个句子出现的概率为例,阐述一下自然语言处理的思想. 处理思想-概率 句子,就是单词的序列,句子出现的概率就是这个序列出现的概率 可以想象上面这个式子计算量有多大. 为了减少计算量,常常用一个估计值来代替上面的概率.估计该值常用的方法有 n-gram.决策树.最大熵模型.条件随机出.神经网络等. 以最简单的n-gram为例 n-gram模型有个假设:当前单词出现的概率仅与前面n-

我们经常在电影中看到机器和人对答如流,随着越来越多自然语言开放平台的出现,IT爱好者制作一个自己的APP或者小玩具等逐渐可以变为现实. 自然语言对话即你的APP或者你制作的工具.机器人等能够对用户输入的语音或者文字做出准确的回应. 比如,在微信公众号中,经常要求用户通过输入1.2或者其他关键字来获取相应的服务,而对于句子却无法正确理解.比如,你输入"中秋活动",这个几个字如果符合关键字的要求,那就会弹出相应的服务.但如果你输入的是"我想参加今年的中秋活动",&quo

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今年微软开发者大会Build 2017上展示了一款Invoke智能音箱,受到了媒体和大众的广泛关注.近两年,不少大公司纷纷涉足该领域,使得智能音箱逐渐成为一款热门的人工智能家用电器.智能音箱的兴起也改变了人们和家用电器之间的“沟通方式”:从动手到动嘴.“播放一些周杰伦的歌”,“明天北京的天气怎么样”… 对着智能音箱说出自己想让它做的事情,这些之前在科幻电影里才会出现的桥段逐渐变成了现实.那么,智能音箱是如何听懂人类指令的呢? 智能音箱听懂人类指令的过程,其实就是语义理解的过程,可以被分解成为两个

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原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/8301 作者:李永彬 发布时间:2016-03-17 16:37:47 自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)以语言学为基础,融合逻辑学.心理学和计算机科学等学科,试图解决以下问题:语言究竟是怎样组织起来传输信息的?人又是怎样从一连串的语言符号中获取信息的?换种表达就是,通过语法.语义.语用的分析,获取自然语言的语义表示. 自然语言理解的结果,就是要获得一个语义表示(seman

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(下) BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter notebook BERT_TRT.ipynb在sample文件夹中进行推理过程的逐步描述和演练.在本节中,让我们回顾几个关键参数和概念,以便使用TensorRT进行推理. BERT(更具体地说是编码器层)使用以下参数来控制其操作: Batch size Sequence Length Number of

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(上) 大规模语言模型(LSLMs)如BERT.GPT-2和XL-Net为许多自然语言理解(NLU)任务带来了最先进的精准飞跃.自2018年10月发布以来,BERT1(来自Transformer的双向编码器表示)仍然是最流行的语言模型之一,并且在编写时仍能提供最先进的精准. BERT为NLU任务的准确性提供了一个飞跃,使得基于语言的高质量服务在许多行业的公司都能达到.要在生产中使用模型,除了精准之外,还需要考虑延迟等因素,这些因素会影响最终用户对服务

class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs) 参数列表 input_size:x的特征维度 hidden_size:隐藏层的特征维度 num_layers:lstm隐层的层数,默认为1 bias:False则bih=0和bhh=0. 默认为True batch_first:True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature) dropout:除最后一层,每一层的输出都进行dropout,默认为: 0 bidirectional:True则为双向l

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作者 | 张皓 引言 RNN是深度学习中用于处理时序数据的关键技术, 目前已在自然语言处理, 语音识别, 视频识别等领域取得重要突破, 然而梯度消失现象制约着RNN的实际应用.LSTM和GRU是两种目前广为使用的RNN变体,它们通过门控机制很大程度上缓解了RNN的梯度消失问题,但是它们的内部结构看上去十分复杂,使得初学者很难理解其中的原理所在.本文介绍”三次简化一张图”的方法,对LSTM和GRU的内部结构进行分析.该方法非常通用,适用于所有门控机制的原理分析. 预备知识: RNN RNN (re

目录 理解 LSTM 及其图示 本文翻译自 Shi Yan 的博文 Understanding LSTM and its diagrams,原文阐释了作者对 Christopher Olah 博文 Understanding LSTM Networks 更加通俗的理解. Understanding LSTM Networks 中译:[翻译]理解 LSTM 网络 理解 LSTM 及其图示 我不擅长解释 LSTM,写下这段文字是为了我个人记忆方便.我认为 Christopher Olah 的那篇博文

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最

循环神经网络与LSTM网络 循环神经网络RNN 循环神经网络广泛地应用在序列数据上面,如自然语言,语音和其他的序列数据上.序列数据是有很强的次序关系,比如自然语言.通过深度学习关于序列数据的算法要比两年前的算法有了很大的提升.由此诞生了很多有趣的应用,比如语音识别,音乐合成,聊天机器人,机器翻译,自然语言理解和其他的一些应用. 符号说明: 上标[l]: 表示第层,例如,例如是第四层的激活元.和是层参数 上标(i):表示第i个样本,例如表示第训练样本输入 上标<t>:表示第个时间戳,例如是输入x

自然语言处理,语音处理.文本处理.语音识别(speech recognition),让计算机能够"听懂"人类语音,语音的文字信息"提取". 日本富国生命保险公司花170万美元安装人工智能系统,客户语言转换文本,分析词正面或负面.智能客服是人工能智能公司研究重点.循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型. 模型选择.每一个矩形是一个向量,箭头表示函数.最下面一行输入向量,最上面一行输出向量,中间一行RNN状态.一对一,没用RNN,如

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or

来源商业新知网,原标题:深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制 BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务 检测上表现非常好. 如:问答.自然语言推断和释义而且它是开源的.因此在社区中非常流行. 下图展示了不同模型的GLUE基准测试分数(不同NLP评估任务的平均得分)变化过程. 尽管目前还不清楚是否所有的GLUE任务都非常有意义,但是基于Trandformer编码器的通用模型(Open-GPT.BERT.BigBird),在一年内缩小了任务专用模型

 本文主要包括: 一.什么是LSTM 二.LSTM的曲线拟合 三.LSTM的分类问题 四.为什么LSTM有助于消除梯度消失 一.什么是LSTM Long Short Term 网络即为LSTM,是一种循环神经网络(RNN),可以学习长期依赖问题.RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式.在标准的 RNN 中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构,例如一个 tanh 层. 如上为标准的RNN神经网络结构,LSTM则与此不同,其网络结构如图: 其中,网络中各个元素图标为: LSTM 通过精心设

http://spaces.ac.cn/archives/3924/ 关于字标注法 上一篇文章谈到了分词的字标注法.要注意字标注法是很有潜力的,要不然它也不会在公开测试中取得最优的成绩了.在我看来,字标注法有效有两个主要的原因,第一个原因是它将分词问题变成了一个序列标注问题,而且这个标注是对齐的,也就是输入的字跟输出的标签是一一对应的,这在序列标注中是一个比较成熟的问题:第二个原因是这个标注法实际上已经是一个总结语义规律的过程,以4tag标注为为例,我们知道,“李”字是常用的姓氏,一半作为多字词

前言 先来看一些demo,来一些直观的了解. 自然语言处理: 可以做中文分词,词性分析,文本摘要等,为后面的知识图谱做准备. http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo 知识图谱: https://www.sogou.com/tupu/person.html?q=刘德华 还有2个实际应用的例子,加深对NLP的理解 九歌机器人: https://jiuge.thunlp.cn/ 微软对联机器人: http://duilian.msra.cn/ NLP概述: 自然语言处理,是

适用任务 中文分词.词性标注.命名实体识别是自然语言理解中,基础性的工作,同时也是非常重要的工作. 在很多NLP的项目中,工作开始之前都要经过这三者中的一到多项工作的处理. 在深度学习中,有一种模型可以同时胜任这三种工作,而且效果还很不错--那就是biLSTM_CRF. biLSTM,指的是双向LSTM:CRF指的是条件随机场. 一些说明 以命名实体识别为例,我们规定在数据集中有两类实体,人名和组织机构名称. 在数据集中总共有5类标签: B-Person (人名的开始部分) I- Person