想象一下，扫描数十亿页的人类书写的文本（例如在网络上和数字化书籍中），并找到这个文本的所有实例 —— 然后看到什么词在接下来的时间里出现了多少。...归根结底，神经网是一个理想化的 “神经元” 的连接集合 —— 通常按层排列 —— 一个简单的例子是： 每个 “神经元” 都被有效地设置为评估一个简单的数字函数。...好吧，它应该是一个由 50000 个左右的数字组成的列表，有效地给出了每个可能的 “填充” 单词的概率。...稍后我们将更详细地讨论我们可能认为这种嵌入的 “认知” 意义。但现在主要的一点是，我们有一种方法可以有效地将单词变成 “神经网络友好” 的数字集合。...但是这一切在 ChatGPT 的背景下意味着什么？从它的训练来看，ChatGPT 已经有效地 “拼凑” 了一定数量的相当于语义语法的东西（相当令人印象深刻）。
BERT 使用的 WordPiece 词元化方法是一种基于子词分割的技术，其目的是有效地解决自然语言处理中的词汇表问题，同时提高模型的泛化能力。...传统的词级别词元化方法存在两个主要问题：词汇表过大：直接以单词为单位构建词汇表可能导致存储和计算成本显著增加。...词汇覆盖率不足：由于语言的多样性和词形变化，训练过程中难以覆盖所有可能的单词，导致模型遇到未登录词时表现不佳。...初始化词汇表初始词汇表包含所有可能的字符：["l", "o", "w", "e", "r", "n", "s", "t"]第一步：统计字符对在语料中统计每个单词的字符对（包括空格作为分隔符）："low"...2 s-t 2 n-e 3 e-w 3 第二步：合并最频繁字符对找到频率最高的字符对 w-e，将其作为新单元 we 加入词汇表，同时更新语料：更新后的单词：["low"
，以及给定前面几个单词后出现某个单词的条件概率。...不幸的是，由于连续单词对“deep learning”的出现频率要低得多，所以估计这类单词正确的概率要困难得多。特别是对于一些不常见的单词组合，要想找到足够的出现次数来获得准确的估计可能都不容易。...二、马尔可夫模型与 n 元语法 在讨论包含深度学习的解决方案之前，我们需要了解更多的概念和术语。回想一下我们在序列模型中对马尔可夫模型的讨论，并且将其应用于语言建模。...这告诉我们想要通过计数统计和平滑来建模单词是不可行的，因为这样建模的结果会大大高估尾部单词的频率，也就是所谓的不常用单词。那么其他的词元组合，比如二元语法、三元语法等等，又会如何呢？...n 元语法通过截断相关性，为处理长序列提供了一种实用的模型。 长序列存在一个问题：它们很少出现或者从不出现。 齐普夫定律支配着单词的分布，这个分布不仅适用于一元语法，还适用于其他 n 元语法。
例如，如果你想在一个编程语言文件中找到所有的for语句，你能通过语法分析计算fors 的个数；而在自然语言文件种，你可能会使用类似于词干提取的技术来找到所有提到的“猫”。...这些字符被称为k-grams（ n 元模型），也被称为n-grams characters （ n 元字符模型）（ n-grams 有时也表示以单词为组，即 n 元单词模型）。...用于搜索的确切方法超出了本文的范围。一般而言，你对搜索项进行上述处理，然后比较输入的 n 元模型与文档中的某个词二者的出现次数。...需要注意几点：n 元模型的顺序和拼写错误。n 元模型的顺序无关紧要，从理论上说，完全不同的单词可能碰巧具有相同的 n 元模型。不过在实践中，这不会发生。...限制和有效性 这种技术的巨大优势在于，它不仅仅是算法简单，而且还适用于所有语言。你不需要为法语建立不同于英语的 n 元模型，制药以相同的方式拆分这些单词就好。
从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。...到这里似乎我们可以宣布“我们找到想要的文档了”。 然而事情并没有结束，找到了仅仅是全文检索的一个方面。不是吗？如果仅仅只有一个或十个文档包含我们查询的字符串，我们的确找到了。...由于查询语句有语法，因而也要进行语法分析，语法分析及语言处理。 1. 词法分析主要用来识别单词和关键字。...如lucene AMD learned，其中由于AND拼错，导致AMD作为一个普通的单词参与查询。 2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。...Query = {term1, term 2, …… , term N} Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N} 我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个
换句话说，如果预先定义了n个关系，那么，对于每一个输入文本，将会有对应的n个L*L的关系表。...显然，如果每个关系的对应表信息都可以准确的获得，那么，就可以基于这些表准确地推导出输入文本中所具有的三元组信息。因此，基于表填充的三元组抽取方法的关键是有效地进行关系表填充。...其中标签{"MMH", "MMT", "MSH", "MST", "SMH", "SMT"}等均由三个字母组成，第一个字母为M或S时，代表单词对中wi是subject中的某个单词，并且subject是由多个单词或单个单词组成的实体...而”SS”标签表示该单词对就是实体对，即为两个实体均只有一个单词。N/A标签即为其它情况。...当对所有关系的表解码完成后，输入句子所具有的所有三元组信息也相应的获取完成。 在本文中，我们主要通过确定实体对的开始和结束位置来进一步确定所有的关系三元组。
删除任何不需要的字符，比如回车换行和标点符号，像' - '，'...'，'“'等。 删除网址或将其替换为某个单词，例如“URL”。 删除网名或用某个单词替换“@”，例如“screen_name”。...删除单词的大小写。 删除少于等于n个字符的单词。在本例中，n = 3。 删除停用词，即某种语言中含义不大的词。这些词可能无助于对我们的文本进行分类。例如“a”，“the”，“and”等词。...N元语法（N-grams）和词云 还能如何分析和可视化我们的文本呢？...作为第一步，我们可以找到最常用的单词和短语，即我们可以获得一元语法（单个tokens）和 n元语法（n-tokens组）及它们在文本中的频率。...使用正则表达式（regEx）来清理文本，我们得到了一个更好的词云。这一次，我们也加入了二元语法。 ? 看一下上面的词云和三元语法： ?
，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下 一个文件，直到扫描完所有的文件。...到这里似乎我们可以宣布“我们找到想要的文档了”。 然而事情并没有结束，找到了仅仅是全文检索的一个方面。不是吗？如果仅仅只有一个或十个文档包含我们查询的字符串，我们的确找到了。...由于查询语句有语法，因而也要进行语法分析，语法分析及语言处理。 1. 词法分析主要用来识别单词和关键字。...如lucene AMD learned，其中由于AND拼错，导致AMD作为一个普通的单词参与查询。 2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。...Query = {term1, term 2, …… , term N} Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N} 我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个
，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。...到这里似乎我们可以宣布“我们找到想要的文档了”。 然而事情并没有结束，找到了仅仅是全文检索的一个方面。不是吗？如果仅仅只有一个或十个文档包含我们查询的字符串， 我们的确找到了。...如lucene AMD learned，其中由于AND拼错，导致 AMD作为一个普通的单词参与查询。 2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。...Query = {term1, term 2, …… , term N} Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N} 我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个...有人可能会问，查询语句一般是很短的，包含的词(Term)是很少的，因而查询向量的维数很小，而文档 很长，包含词(Term)很多，文档向量维数很大。你的图中两者维数怎么都是N呢？
“ 太长不看总结版：LLM大模型的本质在于计算某个词汇后面应该跟着哪些词汇的概率。当问题给定了特定的限定范围后，它能够找到一条相对明确的计算路径，从一系列概率分布中挑选出所需的答案。...如果我们生成n元语法概率逐渐变长的“随机词”，我们会看到它们逐渐变得“更现实”： 但现在让我们假设（或多或少像 ChatGPT 一样）我们正在处理整个单词，而不是字母。...就像字母一样，我们不仅可以开始考虑单个单词的概率，还可以考虑单词对或更长n元语法的概率。成对进行此操作，以下是我们得到的 5 个示例，所有情况都从单词“cat”开始： 它变得稍微“看起来更明智”了。...我们可能会想象，如果我们能够使用足够长的n元语法，我们基本上会“得到一个 ChatGPT”——从某种意义上说，我们会得到一些东西，可以生成具有“正确的整体文章”的文章长度的单词序列。概率”。...因此，如果我们将这里每个像素的灰度值视为某个变量x i，是否存在所有这些变量的某个函数——在评估时——告诉我们图像的数字是多少？事实证明，构造这样的函数是可能的。毫不奇怪，但它并不是特别简单。
，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。...到这里似乎我们可以宣布“我们找到想要的文档了”。 然而事情并没有结束，找到了仅仅是全文检索的一个方面。不是吗？如果仅仅只有一个或十个文档包含我们查询的字符串，我们的确找到了。...如lucene AMD learned，其中由于AND拼错，导致AMD作为一个普通的单词参与查询。 2. 语法分析主要是根据查询语句的语法规则来形成一棵语法树。...Query = {term1, term 2, …… , term N} Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N} 我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个...有人可能会问，查询语句一般是很短的，包含的词(Term)是很少的，因而查询向量的维数很小，而文档很长，包含词(Term)很多，文档向量维数很大。你的图中两者维数怎么都是N呢？
乔姆斯基的理论认为，一种语言由一组有限或无限的句子组成，每个句子是一系列长度有限的单词，单词来自有限的词汇，语法是一组生成规则，可以生成语言中的所有句子。...能够生成有限状态机可接受句子的语法是有限状态语法或正则语法，而能够生成非确定性下推自动机（PDA）可接受句子的语法是上下文无关语法（CFG），有限状态语法正确地包含在上下文无关语法中。...有限马尔可夫链（或 n-gram 模型）背后的「语法」是有限状态语法。有限状态语法在生成英语句子方面确实有局限性。 然而，有限状态语法不能描述所有的语法关系组合，有些句子无法涵盖。...因此，乔姆斯基认为，用有限状态语法（包括 n-gram 模型）描述语言有很大的局限性。相反，他指出上下文无关语法可以更有效地建模语言。...语言建模的基本特征没有改变，即它依赖于在包含所有单词序列的离散空间中定义的概率分布。学习过程是找到最优模型，以便根据交叉熵预测语言数据的准确性最高（见图 5)。神经语言建模通过神经网络构建模型。
N 表示类别个数。在二元分类问题中，N=2。...例如，某个混淆矩阵可以揭示，某个经过训练以识别手写数字的模型往往会将 4 错误地预测为 9，将 7 错误地预测为 1。混淆矩阵包含计算各种效果指标（包括精确率和召回率）所需的充足信息。...例如，您可以采用以下两种方式之一来表示英文句子中的单词： 表示成包含百万个元素（高维度）的稀疏向量，其中所有元素都是整数。...向量中的每个单元格都表示一个单独的英文单词，单元格中的值表示相应单词在句子中出现的次数。由于单个英文句子包含的单词不太可能超过 50 个，因此向量中几乎每个单元格都包含 0。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。 表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。
词法分析 输入源程序(字符串)根据语言的词法规则对构成源程序的字符串进行扫描和分解识别出一个个的单词 单词内部表示形式： 二元式 (class,value) class：单词类型 value：单词值...语法分析 输入单词符号串根据语言的语法规则对单词符号串进行扫描和分解识别出各类语法单位。...V*=V°∪V+） V+ ={a，b} ∪{aa，ab，ba，bb}∪… ={a，b，aa，ab，ba，bb，aaa，…} V的正闭包V+是V上的所有的非空符号串的集合 语言： 某个字母表∑上的符号串集合...符合C语言语法规则的符号串集合{所有C语言基本字符}*的子集就是C语言。...文法的二义性 若一个文法存在某个句型对应两棵不同的语法树，则称这个文法是二义性文法。 或者，若一个文法存在某个句型有两个不同的最左(最右)推导，则称这个文法是二义性文法。
搜索数据 // 两个参数：查询条件对象，以及要查询的最大结果条数 // 返回的结果按照匹配度排名得分前 N 名的文档信息（包含查询到的总条数信息、所有符合条件的文档的编号信息...搜索数据 // 两个参数：查询条件对象，以及要查询的最大结果条数 // 返回的结果是按照匹配度排名得分前 N 名的文档信息（包含查询到的总条数信息、所有符合条件的文档的编号信息...一是顺序扫描，比如要找内容包含某一个字符串的文件，就是一个文档一个文档的看，对于每一个文档，从头看到尾，如果此文档包含此字符串，则此文档为我们要找的文件，接着看下一个文件，直到扫描完所有的文件。...6.3.2 查询语句构建语法树 词法分析：识别单词和关键字；比如提取查询语句的 AND, NOT 等； 语法分析：形成语法树； 语言处理：同词元处理； [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...Document Frequency (df)：所有文档中，某个词在多少文档中出现过；DF 值越大，说明该词越不重要； 例如：this 在很多文档中出现，但它并不重要。
他指出，有限状态语法以及 n-gram 模型在描述自然语言方面具有局限性。 乔姆斯基的理论认为，一种语言由一组有限或无限的句子组成，每个句子包含一系列长度有限的单词。...单词来自有限的词汇库，语法作为一组用于生成句子的规则，可以生成语言中的所有句子。不同的语法可以产生不同复杂程度的语言，从而构成一个层次结构。...然而，有限状态语法无法穷尽描述所有的组合，而且在理论上，有些英语句子是无法被涵盖的。因此，乔姆斯基认为，用有限状态语法包括 n-gram 模型来描述语言有很大的局限性。...一个非常大的语料库会包含丰富的语言表达（这样的未标记数据很容易获得），训练大规模深度学习模型就会变得更加高效。因此，预训练语言模型可以有效地表示语言中的词汇、句法和语义特征。...目前看来，神经语言建模是迄今为止最成功的方法，它的基本特征没有改变--那就是，它依赖于在包含所有单词序列的离散空间中定义的概率分布。
我们可以通过给相邻的两个单词而不是单个单词打分，来解决这一问题。这种方法叫做 n 元语法（n-grams），这里的 n 就是每一组的单词个数。...一元语法（Unigrams）、二元语法（bigrams）、三元语法（trigrams）和四元语法（4-grams）分别由一个、两个、三个以及四个单词组成。 对于这个案例，我们使用二元语法。...BLEU 却没有对机器翻译出来的意思进行评价，而仅仅对系统在参考系统中实现了精确匹配的 n 元语法进行了「奖励」。...这就意味着对某个稀缺 n 元语法的正确匹配能提高的分数，要多于对某个常见的 n 元语法的正确匹配。...换句话说，该方法看重的是参考翻译句中有多少 n 元语法出现在输出句中，而不是输出句中有多少 n 元语法出现在参考翻译句中。
因此，例如，在处理图像的早期阶段，通常使用所谓的卷积神经网络（"convnets"），其中神经元被有效地布置在类似于图像中的像素的网格上，并且仅与网格上附近的神经元相连。...下面是GPT-2中该模块的一个示意图，用Wolfram语言表示： 输入是一个包含 n 个标记的向量（如前文所述，这些标记表示为从 1 到大约 50,000 的整数）。...基本上，它们是一种“回顾”标记序列（即迄今为止生成的文本），并以对于找到下一个标记有用的形式“打包过去”的方式。在上面的第一部分中，我们讨论了使用二元概率根据其前一个标记选择单词的方法。...通过观察包含该单词的句子在特征空间中的分布，我们通常可以“区分出”不同的含义，就像这里的例子所示，对于单词“crane”（是鸟还是机器？）...通过一系列数字来尝试表示某个事物的“本质”，并且具有“相近事物”用相近的数字表示的属性。 词向量视为一种试图在某种“意义空间”中布置单词的方式，在该空间中，意义上相近的单词在嵌入中靠近。
速查表对应的pdf源文件 正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等...正则表达式作为一个模板，将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配。 特殊符号： "....语法简介 锚点 "^“匹配输入字符串的开头位置，”$"表示匹配输入字符串的结尾字符 限定符 要匹配变长的字符，在正则表达式中，用*表示任意个字符（包括 0 个），用+表示至少一个字符，用?...[]中加以个^来表示非的概念，另外进入[]内的所有字符已没有特殊含义，.就是代表匹配的字符串有没有....有判断条件的匹配 ?=、?的使用区别 有的时候我们用"()"只是为了匹配不需要对某一个匹配进行保存，这时就有必要引入非捕获元 其中 ?: 是非捕获元之一，还有两个非捕获元是 ?
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