包含标签 语言模型 的文章

贝壳找房语言模型系列原理篇一从到

这次的系列文章将会介绍 NLP 领域语言模型及词向量表示的发展史,原理篇会从远古时代的 one-hot 出现讲到时代新星 bert 及其改进,同时后续的实践篇将会介绍预训练模型在房产领域的工业实践应用,带你填上一个个的大坑。话不多说,操练起来~ 语言模型及词向量 何为语言模型?这是一个要贯穿整篇文章的问题。所谓语言模……

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谈一谈中语言模型的发展

作者:章立 美团算法工程师 未经作者允许 严禁转载! 问题定义 一段文字,例如:今夜月色真美。代表的是什么含义?如果在春天温度适宜的 9、10 点站在阳台的人对你脱口而出地说出这句话,你会怎么理解这句话,亦或者你会怎么回应他(她)呢? 这句话是十九世纪末的文学家 夏目漱石对 I love you 的英译日标注结果(……

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贝壳找房语言模型系列原理篇二从到

上一篇 贝壳找房【语言模型系列】原理篇一:从 one-hot 到 Word2vec 讲到了 word2vec 存在”一词多义“的问题,其主要原因在于 word2vec 生成的词向量是“静态”的,每一个词固定的对应着一个词向量表示,也就是说在 word2vec 训练好之后,在使用单词的向量表示的时候,不论该词的上下文是什么,这个单词的向量表示不会随着上下文语境的变化而改……

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同城语言模型及其应用

1. 背景 语言模型在自然语言处理具有重要的地位,它是一种基于概率统计的模型,主要的目标是描述字/词在句子中的概率。同时,语言模型是从大量的语料信息中训练出的模型,它“学习”到的词的概率是通用语义的信息,可以和很多实际应用相结合,尤其是在一些基于统计模型的领域,如语音识别,分词,情感分……

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领域的时代词嵌入已死语言模型当立

选自the Gradient,作者:Sebastian Ruder,机器之心编译。 计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测、语义分割等不同的 CV 任务。而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训……

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贝壳找房语言模型系列实践篇在房产领域的实践

贝壳找房【语言模型系列】原理篇一:从 one-hot 到 Word2vec 贝壳找房【语言模型系列】原理篇二:从 ELMo 到 ALBERT 随着预训练模型在各大榜单的不断屠榜,学术界和工业界对于预训练模型的研究也愈加狂热。预训练语言模型一般基于海量语料,消耗大量的硬件资源以及时间成本,利用无监督的方法学习一个语言模型,随之应用到各种任……

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预训练语言模型在网易严选的应用

文章作者:纪志伟@网易严选 内容来源:严选技术团队 导读: 随着Bert的发布,预训练 ( pre-train ) 成为NLP领域最为热门的方向之一,大规模的无监督语料加上少量有标注的语料成为了NLP模型的标配。本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式,以及语言模型在网易严选NLP业务上的实践,包括分……

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