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第10天:NLP补充——朴素贝叶斯(Naive-Bayes)
1、朴素贝叶斯(Naive Bayes),“Naive”在何处? 加上条件独立***设的贝叶斯方法就是朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)。
2、朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立***设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。
3、朴素贝叶斯英文:Naive Bayes.双语例句:在旅行中,我喜欢尝试当地的美食,这让我更好地了解当地文化。
4、接着我们利用朴素贝叶斯的独立性***设,就可以得到通常意义上的朴素贝叶斯推断公式:在朴素贝叶斯算法中,学习意味着估计 和 。可以用极大似然估计法估计相应的概率。
深入浅出RNN
1、我在 深入浅出全连接层 中提过,RNN是由全连接层(Linear layer)组成的,准确地说,RNN中的input layer、hidden layer、output layer,就是Figure 1中的那些箭头,它们都是全连接层。
2、通过以前文字语境可以预测出最后一个字是某种语言,但是要猜测出French,要根据之前的France语境。因为这次的有用信息与需要进行处理信息的地方之间的距离较远,这样容易导致RNN不能学习到有用的信息,最终推导的任务可能失败。
3、不过,现在有各种各样的帖子和博客在探讨DNN或是其他神经网络,其中有很多讲的深入浅出,非常适合初级和进阶学习,如:***://blog.csdn.net/zzwu/article/details/574931。
自然语言处理中的N-Gram模型详解
N-gram模型是一种典型的统计语言模型(Language Model,LM),统计语言模型是一个基于概率的判别模型.统计语言模型把语言(词的序列)看作一个随机***,并赋予相应的概率来描述其属于某种语言***的可能性。
在自然语言中,我们的目标是对句子理解,对句子生成。但是由于计算机对电脑理解有一些障碍:模糊、不确定、不完整等。 我们在这里简单介绍语法树Syntax Tree和语言模型。
首个单词问题 :对于一个基于bigram或trigram的模型,在计算一个句子的perplexity时,前1或2个单词需要不能直接得到,依赖于句子开头的标识符。
BERT预训练模型
Google 称 BERT 为“第一个深度双向、无监督式语言表示,仅使用纯文本语料库预先进行了训练”(Devlin et al. 2018)。双向模型在自然语言处理 (NLP) 领域早已有应用。这些模型涉及从左到右以及从右到左两种文本查看顺序。
Bert的模型结构更简单,主要用于上下文语义理解任务,如文本分类、文本相似度计算等。Transformer可以应用于更复杂的任务,如机器翻译、摘要生成等需要生成语言序列的任务。
bert是双向语言模型,句子没有shift_mask操作,所以是完整的上下文环境,证实了双向语言模型对文本特征表示的重要性。bert同时证实了预训练模型能够简化很多繁重任务的网络结构,在11个nlp任务上都有显著提升。
BERT有两部分:pre-training和fine-tuning。在pre-training阶段,会在没有标注数据且不同预训练任务上训练模型;在fine-tuning阶段,BERT会根据预训练模型的参数初始化,然后在下游任务的标注数据进行fine-tuned。
J***a语言具有哪些特性?
J***a语言具有以下特点:简单性、面向对象、分布性、编译和解释性、稳健性、安全性、可移植性、高性能、多线索性、动态性。
面向对象性:面向对象***J***a语言的基础。j***a语言提倡“万物皆对象”,语法中不能在类外面定义单独的数据和函数。J***a语言最外部的数据类型是对象,所有的元素都要通过类和对象来访问。
简单性:J***a语言继承了C++语言的优点,去掉了C++中学习起来比较难的多继承、指针等概念,所以J***a语言学习起来更简单,使用起来也更方便。面向对象:J***a是一种面向对象的编程语言。
J***a语言是C++语言的一个“纯净”版本。没有头文件、指针运算、结构、联合、操作符重载、虚基类等。面向对象 面向对象即面向数据。
j***a语言是简单的 J***a语言的语法非常接近C语言,使大多数程序员可以轻松掌握和使用。另一方面,J***a丢弃了很多在C中很少使用的难以理解和混淆的功能,例如运算符重载,多重继承和自动强制转换。
平台无关性,简单性,面对面性,分布式,健壮性,安全性。
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