它抓住了双向性的本质，使其能够考虑每个单词周围的完整上下文，彻底改变了语言理解的准确性和深度。 BERT 是如何工作的？ BERT 的核心由称为 Transformer 的强大神经网络架构提供支持。...针对特定任务微调 BERT 了解 BERT 的工作原理后，是时候将其魔力付诸实际应用了。在本章中，我们将探讨如何针对特定语言任务微调 BERT。...下游任务和微调：调整 BERT 的知识 我们微调 BERT 的任务称为“下游任务”。示例包括情感分析、命名实体识别等。微调涉及使用特定于任务的数据更新 BERT 的权重。...掩码语言模型 (MLM) 目标：填空游戏 在预训练期间，BERT 会得到一些带有掩码（隐藏）单词的句子。然后，它尝试根据周围的上下文来预测那些被屏蔽的单词。这就像填空游戏的语言版本。...BERT 嵌入 BERT 的强大之处在于它能够以捕获特定上下文中单词含义的方式表示单词。在本章中，我们将揭开 BERT 的嵌入，包括其上下文词嵌入、WordPiece 标记化和位置编码。
在阅读之前，请一定要查看第 1 部分和第 2 部分！ 理解文档 本部分包含更多用来理解文档的高级库。我们采用这种稍显随意的说法，来讨论计算机如何提取或处理文档的内容，而不是简单地操纵单词和字母。...用于整句提取的 TextRank 算法 用于提取短语的 TextRank 以整个句子为单位，以它们之间的相同单词数来衡量相似度。...LexRank 的不同之处主要在于它使用了标准的 TF-IDF （词频-逆向文件词频）算法。大概就是，在 TF-IDF 算法中，首先根据它们在所有文档和每个特定文档中出现的频率来衡量每个单词的值。...“潜在语义分析”这种表述强调这是一项技术而非某个特定的算法 - 当你需要表示单词含义时就可以使用的技术。它不仅可以用于生成摘要，还可以用来查找用户查询的词。...所以，如果“快乐”和“开心”经常与“狗”同时出现，LSA 算法会把这份特定文档与这些相关单词（“快乐”，“开心”）和“狗”关联。
儿童通过观察他们的环境，倾听他们周围的人，以及他们所看到和听到的点之间的联系来学习语言。这也有助于儿童建立语言中的单词顺序，例如主语和动词在句子中的位置。...为了学习语言的结构，解析器观察标题视频，没有其他信息，并将单词与记录的对象和动作相关联。给定一个新句子，然后解析器可以使用它所学习的语言结构来准确预测句子的意义，而无需视频。...语义解析器通常在用代码注释的句子上训练，该代码将每个单词的含义和单词之间的关系归于一致。有些接受过静止图像或计算机模拟方面的训练。 Ross表示，新的解析器是第一个使用视频进行训练的解析器。...在训练中，研究人员为解析器提供了确定句子是否准确描述给定视频的目标。他们为解析器提供了视频和匹配标题。解析器将标题的可能含义提取为逻辑数学表达式。...否则，你不知道如何连接两者，我们不给系统赋予句子意义。我们说，’有一个句子和一个视频。句子必须适用于视频。找出一些使视频成为现实的中间表示。’” 训练为学习单词产生句法和语义语法。
自然语言处理，或简称为 NLP，是 AI 的子领域，重点放在使计算机能够理解和处理人类语言。接下来让我们看看 NLP 是如何工作，并学习如何使用 Python 编程来从原始文本中提取信息。...我们可以把每个单词（和它周围的一些额外的单词用于上下文）输入预先训练的词性分类模型： ?...需要注意的是，这个模型完全是基于统计数据的，它并没有真正理解单词的意思（如人类所思考的一样）。它只知道如何根据相似的句子和单词来猜测词性。 在处理完整个句子之后，我们将得到这样的结果： ?...相反，他们使用的是一个单词如何出现在句子中的上下文和一个统计模型来猜测单词代表的是哪种类型的名词。...例如，像 spaCy 这样的一些库是在使用依赖性解析的结果后才在流水线中进行句子分割。 那么，我们应该如何对这个流水线进行编码呢？感谢像 spaCy 这样神奇的 Python 库，它已经完成了！
在本文中，我们将知晓NLP是如何工作的，并学习如何使用Python编写能够从原始文本提取信息的程序。（注：作者在文中选择的语言对象是英语） 计算机能够理解语言吗？...只要知道每个单词在句子中的作用，我们就可以开始理解这个句子在表达什么。 我们可以通过将每个单词（以及周围的一些额外单词）输入到预训练的词性分类模型来实现，如下图所示： ?...需要记住一点：这种模型完全基于统计数据，实际上它并不能像人类那样理解单词的含义。它只知道如何根据以前所见过的类似句子和单词来猜测词性。 在处理完整个句子后，我们会得到这样的结果，如下图所示： ?...但是，如果我们不需要关心哪些单词的额外细节，而是更关心提取完整的意思，那么这通常是简化句子的快速而简单的方法。...在我们的NER标记模型中运行每个标记之后，这条句子看起来如下图所示： ? 但是，NER系统并非只是简单地进行字典查找。相反，它们使用单词如何出现在句子中的上下文和统计模型来猜测单词所代表的名词类型。
基于词典的方法主要通过制定一系列的情感词典和规则，拆解文本、提取关键词、计算情感值，最后通过情感值来作为文本的情感倾向判断依据。...而引入深度学习技术的机器学习方法，利用词嵌入技术可以避免文字长短不均带来的处理困难；使用深度学习抽象特征，可以避免大量人工提取特征的工作；模拟词与词之间的联系，有局部特征抽象化和记忆功能，因此，深度学习技术在情感分析中发挥了越来越重要的作用...BERT可以直接用在句子级情感分类中，但由于属性级情感分类（aspect-based sentiment classficaition）的输入是句子和aspect，BERT的使用就需要进行一些调整。...例如，对于一组目标-属性对（LOCA TION1，安全性），我们生成的句子是“你认为位置安全性如何 - 1？” Sentences for NLI-M。...为了解决这个问题，作者建议在句子的依存关系树上建立一个图卷积网络(GCN)，以利用句法信息和单词依存关系。在此基础上，提出了一种新的情感分类框架。
本文通过文本情感分析的案例，解释了自注意力机制如何应用于稀疏文本的单词对表征加权，并有效提高模型效率。 目前有许多句子表征的方法。...当我们使用这些信息时，我们通常只使用最后一个时间步的隐藏状态。然而，想要从仅仅存储在一个小规模向量中的句子表达出所有的信息并不是一件容易的事情。...当然，下面仅仅给出了一个例子，我们也可以尝试其它不同的架构。 ? 大小为 3 的一维卷积核扫描我们想要归纳信息的位置周围的单词。...正如你在上图中所看到的，一对单词被输入到函数 f(⋅) 中，从而提取出它们之间的关系。对于某个特定的位置 t，有 T-1 对单词被归纳，而我们通过求和或平均或任意其它相关的技术对句子进行表征。...例如，在句子「I like you like this」中，两个单词「I」和「you」可能对于确定句子的情感没有帮助。然而，「I」和「like」的组合使我们对这句话的情感有了一个清晰的认识。
针对特定的NLP任务对大型语言模型进行微调，以充分利用预训练模型的大量知识（监督） 接下来，我们将详细了解BERT如何训练模型，并在未来一段时间内成为NLP领域的行业标杆。 BERT是如何工作的？...在上面的示例中，所有为EA的标记都属于句子A（对于EB一样） 3.令牌嵌入：这些是从WordPiece令牌词汇表中为特定令牌学习的嵌入 对于给定的令牌，其输入表示形式是通过将相应的令牌，段和位置嵌入相加而构造的...遮掩语言模型（双向） BERT是深层的双向模型，该网络从第一层到最后一层始终关注当前单词的上下文进行信息捕获。 ?...最有效的方法之一就是根据自己的任务和特定数据进行微调， 然后，我们可以将BERT中的嵌入用作文本文档的嵌入。 接下来，我们将学习如何将BERT的嵌入应用到自己的任务上。...至于如何对整个BERT模型进行微调，我会在另一篇文章中进行介绍。 为了提取BERT的嵌入，我们将使用一个非常实用的开源项目Bert-as-Service： ?
它描述了我们（一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队）是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。...随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求，为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题。 文本摘要有两种基本方法：提取法和抽象法。前者从原始文本中提取单词和单词短语来创建摘要。...该分数是从该句子中提取的特征的线性组合。TextTeaser中的特征如下： titleFeature：文档和句子标题共有的单词数。...PyTextRank PyTextRank是原始TextRank算法的python实现，具有一些增强功能，例如使用词形结构而不是词干，结合词性标注和命名实体解析，从文章中提取关键短语并基于它们提取摘要句子...由于缺乏GPU资源和许多优化参数，我们结束了对抽象概括的研究，在这一点上我们无法绝对推断该模型可以用作当前提取实现的替代方案。
最后的编码hidden state初始化解码RNN，这一解码RNN根据前一个单词以及当前状态学习预测序列中的下一个单词。在测试阶段，使用先前预测的单词。...我们按照传统的做法使用了前13个系数并替换第一个系数，通过Python的python_speech_features包提取MFCCs。...输出：从语音音频信号中提取的预测MFCC序列，以及预测的单词序列。 惩罚：预测值与观察到的MFCC和单词序列的偏差。 使用交叉熵来量化偏差。...在当前情况下，我们想知道电极的相对有用性，不是对于ECoG数据的特定序列，也不是序列中的特定时间，而是所有时间的所有序列。为了消除这种“讨厌的”变异，我们对样本序列和这些序列内的时间步长的导数取范数。...在这里，我们探讨如何通过迁移学习来提高这些参与者的表现；也就是说，通过对网络进行相关任务的训练，该训练与当前的解码任务（解码MOCHA-1句子集）并行或在此之前进行。
然后，通过使数据向前通过模型的当前状态，我们计算出该特定句子对的预测输出。 然后使用此预测，获取我们的预测标签和实际标签，并在两者上调用定义的loss_function，以获取此句子的损失度量。...词干提取和词形还原都是我们可以用来减少单词的共同词根变化的技术。 在本章中，我们将解释如何对文本数据执行预处理，并探讨词干提取和词形还原，并展示如何在 Python 中实现这些。...词干提取 词干提取是一个算法过程，通过该算法，我们将单词的末尾切掉以达到其词根或词干。 为此，我们可以使用不同的词干提取器，每个词干都遵循特定算法，以便返回单词的词干。...在这里，我们可以看到如何使用 Porter 词干提取器提取不同的单词。...当我们可能决定使用时，词干提取和词形还原取决于当前任务的要求，其中一些我们现在将讨论。 词干提取和词形还原的用途 词干提取和词形还原都是 NLP 的一种形式，可用于从文本中提取信息。
文档的向量化表示——从Word2vec和BERT的嵌入空间中提取的单词、短语或句子片段都具有独特的互补属性，这些属性对于执行广泛而深入的搜索非常有用。...当前方法的局限性 如前所述，word2vec嵌入扩展了单词和短语的搜索范围。它们不会扩展片段搜索的广度——邻域区域的直方图经常缺少一个明显的尾部(下面的图)。...这是因为片段由于其长度而没有足够的邻域上下文来学习高质量的嵌入。这一缺陷可以通过扩展训练的窗口大小和忽略句子边界来增加周围的上下文来部分地解决，但是在实践中仍然是不够的，因为片段的出现次数很低。...搜索系统可以使用该向量表示不仅选择特定的文档，而且还可以找到与所选文档类似的文档。 在选择文档之前，可以使用嵌入(无论是单词、短语还是句子片段)来扩大/深化搜索。...BERT在片段区域表现最好(≥5个单词) 5. 邻域的直方图分布如何查找术语和片段以下是BERT和Word2vec的单词、短语(3个单词)和片段(8个单词)的邻域，它们说明了这两个模型的互补性。
而上下文向量 取决于Encoder端输入序列encode后的RNN隐状态 (bidirectional RNN，因此 包含了输入句子 位置周围的信息，) 而每一个权重 使用softmax转换为概率分布...： 而 是输出 和输入 的对齐模型(alignment model)，衡量了输入位置 周围的信息和输出位置 的匹配程度。...作为类比，图像上的 个区域( 平展开为196)就相当于句子的长度（单词的数量 ）；每个区域的D维向量化表示是由D个Filter提取的该区域的特征concat在一起形成的向量，类比于句子每个单词的embedding...Attention机制被用于对输出序列的每个音素和输入语音序列中一些特定帧进行关联。...Attention机制被用于关联输出摘要中的每个词和输入中的一些特定词。
儿童通过观察所处的环境、聆听周围的人群以及将所见之物与所听之事建立关联来进行语言学习。除其他好处外，这种方法还有助于儿童建立自己语言的语序，例如主语和动词在句子中所处的位置。...在计算领域，学习语言是句法分析器和语义分析器的任务。这些系统使用经过人类注释的句子进行训练，并且这些注释描述了词语背后的结构和含义。...语义分析器通常采用经过代码注释的句子进行训练，代码将含义赋予每个单词并对单词之间的关系进行归因。部分语义分析器通过静止图像或计算机模拟进行训练。 罗斯表示，新分析器是第一个使用视频进行训练的分析器。...在训练中，研究人员为分析器设置了确定句子是否准确描述给定视频的目标。他们为分析器提供视频和匹配的字幕。分析器将字幕的可能含义提取为逻辑数学表达式。...训练针对分析器所学的单词生成句法和语义语法。如果为分析器提供一个新句子，它不再需要视频，而是能够利用其语法和词汇来确定句子结构和含义。 最终，这个过程会“如同你还是个孩子”一样学习，巴尔布说道。
迁移学习，特别是像ELMO，Open-GPT，BERT之类的模型，允许研究人员针对特定的任务小小的微调一下（使用少量的数据和少量的计算），就可以得到一个很好的结果。...你可以使用这些模型从文本数据中提取高质量的语言特征，也可以使用你自己的数据对这些模型进行微调，以完成特定的任务(分类、实体识别、问题回答等)，从而生成最先进的预测。 为什么要使用BERT的嵌入？...在本教程中，我们将使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。...，它期望以特定的格式输入数据，所以我们需要： 句子的开始([CLS])和分隔/结尾([SEP])的特别标记 符合BERT中使用的固定词汇表的标记 BERT‘s tokenizer中的token...词汇表之外的单词 对于由多个句子和字符级嵌入组成的词汇表之外的单词，还有一个进一步的问题，即如何最好地恢复这种嵌入。
我们可以部分地生成嵌入，并在上面使用一些常规（scikit-learn）模型，以获得一些结果！ 我将单独解释每个方法，使用图来表示为什么它工作，并演示如何在Python中实现这些技术。...本文中的每个模型都增加了复杂性。本文将解释基本原理和如何使用该技术。 数据集 为了说明每个模型，我们将使用Kaggle NLP的灾难Tweets数据集。...可能有一些特定领域的词更为重要，但由于它们不那么频繁，因此会丢失或被模型忽略。 TF-IDF代表词频-逆文档概率 词频：当前文档中该词的词频。 逆文档概率：对单词在语料库中的罕见程度进行评分。...Skip-gram：模型循环在句子中的每个单词，并试图预测相邻的单词。 Continuous Bag of Words：模型循环每个单词，并使用周围的n个单词来预测它。...BERT使用“Wordpiece”嵌入(3万单词)和句子嵌入(句子嵌入)来显示单词在哪个句子中，以及表示每个单词在句子中的位置的位置嵌入(位置嵌入)。然后可以将文本输入BERT。
Skip-Gram Skip-Gram模型通过当前词来预测周围的上下文词。...词向量训练 下面的代码使用Gensim库训练FastText模型，并展示如何使用训练后的模型。...词干提取和词形还原 词干提取是将词汇还原为其基本形态（或词干）。词形还原则考虑了词的词性，并将词还原为其基本形态。...依存句法分析 依存句法分析是分析句子中单词之间的语法关系，例如主语和动词之间的关系。这有助于理解句子的结构和意义。...代码示例 下面的Python代码示例展示了如何使用简单的规则生成天气报告。
本文还讨论了记忆增强策略、，以及如何使用无监督模型、强化学习方法和深度生成模型解决语言任务。...每个内核提取一个特定的 n-gram 模式。卷积层之后通常是最大池化策略 c^=max{c}，该策略通过对每个滤波器应用最大运算来对输入进行二次采样。使用这个策略有两大原因。...这是通过平移不变的方式实现的，每个滤波器都能从句子的任何地方提取特定的特征（如，否定），并加到句子的最终表示中。 词嵌入可以随机初始化，也可以在大型未标记语料库上进行预训练。...因此，相较于经典窗口方法（只考虑要标记单词周围窗口中的单词），TDNN 会同时考虑句子中的所有单词窗口。TDNN 有时也能像 CNN 架构一样堆叠，以提取较低层的局部特征和较高层的总体特征。...RNN 尝试建模任意长度的句子和无限的上下文，而 CNN 尝试提取最重要的 n-gram。
每个内核提取一个特定的 n-gram 模式。卷积层之后通常是最大池化策略 c^=max{c}，该策略通过对每个滤波器应用最大运算来对输入进行二次采样。使用这个策略有两大原因。...这是通过平移不变的方式实现的，每个滤波器都能从句子的任何地方提取特定的特征（如，否定），并加到句子的最终表示中。 词嵌入可以随机初始化，也可以在大型未标记语料库上进行预训练。...因此，相较于经典窗口方法（只考虑要标记单词周围窗口中的单词），TDNN 会同时考虑句子中的所有单词窗口。TDNN 有时也能像 CNN 架构一样堆叠，以提取较低层的局部特征和较高层的总体特征。...RNN 尝试建模任意长度的句子和无限的上下文，而 CNN 尝试提取最重要的 n-gram。...它使用双向 LSTM 解决命名实体识别问题，该网络捕捉目标单词周围的任意长度上下文信息（缓解了固定窗口大小的约束），从而生成两个固定大小的向量，再在向量之上构建另一个全连接层。
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