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“数学之美”系列七:信息论在信息处理中的应用

我们已经介绍了信息熵,它是信息论的基础,我们这次谈谈信息论在自然语言处理中的应用。 先看看信息熵和语言模型的关系。我们在系列一中谈到语言模型时,没有讲如何定量地衡量一个语言模型的好坏,当然,读者会很自然地想到,既然语言模型能减少语音识别和机器翻译的错误,那么就拿一个语音识别系统或者机器翻译软件来试试,好的语言模型必然导致错误率较低。这种想法是对的,而且今天的语音识别和机器翻译也是这么做的。但这种测试方法对于研发语言模型的人来讲,既不直接、又不方便,而且很难从错误率反过来定量度量语言模型。事实上,在贾里尼

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    从ASP.NET Core2.2到3.0你可能会遇到这些问题

    趁着假期的时间所以想重新学习下微软的官方文档来巩固下基础知识。我们都知道微软目前已经发布了.NET Core3.0的第三个预览版,同时我家里的电脑也安装了vs2019。So,就用vs2019+.NET Core3.0来跟着做一下Contoso University这个WEB应用,但是在基于3.0进行操作的时候遇到了一些问题,所以我就查看了微软的《从 ASP.NET Core 迁移 2.2 到 3.0 预览版 2》这篇文档,就着今天遇到的问题,所以我整理下,希望对大伙有所帮助,当然大伙也可以直接阅读微软的官方文档进行查看。但是我在阅读官方说明的时候,总感觉翻译的不是很准确,读起来很拗口,所以这里我是自己的理解对官方文档的一个补充。

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