N元语法模型存在的两个最大缺陷是什么

2024-11-01

《动手学深度学习》系列笔记 —— 语言模型（n元语法、随机采样、连续采样）

目录 1. 语言模型 2. n元语法 3. 语言模型数据集 4. 时序数据的采样 4.1 随机采样 4.2 相邻采样一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度为\(T\)的词的序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\),语言模型的目标就是评估该序列是否合理,即计算该序列的概率: \[ P(w_1, w_2, \ldots, w_T). \] 1. 语言模型假设序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\)中的每个词是依次生成的,我们有例如,一段含有4个词的

学习笔记CB006:依存句法、LTP、n元语法模型、N-最短路径分词法、由字构词分词法、图论、概率论

依存句法分析,法国语言学家L.Tesniere1959年提出.句法,句子规则,句子成分组织规则.依存句法,成分间依赖关系.依赖,没有A,B存在错误.语义,句子含义. 依存句法强调介词.助词划分作用,语义依存注重实词间逻辑关系.依存句法随字面词语变化不同,语义依存不同字面词语可同一意思,句法结构不同句子语义关系可相同.依存句法分析和语义分析结合,计算机理解句子含义,匹配到最合适回答,通过置信度匹配实现聊天回答. 依存句法分析,确定句式句法结构(短语结构)或句子词汇依存关系.依存句法分析树,子节点依

I/O模型之三：两种高性能 I/O 设计模式 Reactor 和 Proactor

目录: <I/O模型之一:Unix的五种I/O模型> <I/O模型之二:Linux IO模式及 select.poll.epoll详解> <I/O模型之三:两种高性能 I/O 设计模式 Reactor 和 Proactor> <I/O模型之四:Java 浅析I/O模型> Reactor(反应堆)和Proactor(前摄器) <I/O模型之三:两种高性能 I/O 设计模式 Reactor 和 Proactor> <[转]第8章前摄器(Pro

多路复用阻塞/非阻塞IO模型网络IO两个阶段

1.网络IO的两个阶段 waitdata copydata send 先经历:copydata阶段 recv 先经历:waitdata阶段再经历 copydata阶段 2.阻塞的IO模型之前写的都是阻塞无论多线程多进程还是进程池线程池 3.非阻塞IO模型非阻塞:最直接的体现所有和读写相关的函数都不会阻塞意味着在读写的时候并不能确定目前是否可以读写一旦不能读写就派出异常只能使用try except 看是否可以读写在非阻塞io中需要不断循环询问操作是否需要处理的数据

sklearn 中模型保存的两种方法

一. sklearn中提供了高效的模型持久化模块joblib,将模型保存至硬盘. from sklearn.externals import joblib #lr是一个LogisticRegression模型 joblib.dump(lr, 'lr.model') lr = joblib.load('lr.model') 链接:https://www.zhihu.com/question/27187105/answer/55895472 二.pickle >>> from sklearn

pytorch模型存储的两种方式

1.保存整个网络结构信息和模型参数信息: torch.save(model_object, './model.pth') 直接加载即可使用: model = torch.load('./model.pth') 2.只保存网络的模型参数-推荐使用 torch.save(model_object.state_dict(), './params.pth') 加载则要先从本地网络模块导入网络,然后再加载参数: from models import AgeModel model = AgeModel()

pytorch基础（4）-----搭建模型网络的两种方法

方法一:采用torch.nn.Module模块 import torch import torch.nn.functional as F #法1 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,n_feature,n_hidden,n_output): super(Net,self).__init__() self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature,n_hidden) self.predict = torch.nn.

I/O模型系列之四：两种高性能IO设计模式 Reactor 和 Proactor

不同的操作系统实现的io策略可能不一样,即使是同一个操作系统也可能存在多重io策略,常见如linux上的select,poll,epoll,面对这么多不同类型的io接口,这里需要一层抽象api来完成,所以就演变出来两种高性能的io的设计模式,分别是Reactor(同步IO)和Proactor(异步IO). 1. Reactor 在Reactor中,事件分离器负责等待文件描述符或socket为读写操作准备就绪,然后将就绪事件传递给对应的处理器,最后由处理器负责完成实际的读写工作. Reactor

mvc4同一视图传入两个模型

http://bbs.csdn.net/topics/390961335 用ViewModel,把内容和评论构造到一个类中这个简单,定义一个模型,包含两个属性,各自为那两个模型的类型,用这个模型.比如class MyModel{ public TopicModel Topic { get; set; } public CommentModel Comment { get; set; }} ViewBag.A = 对象1;ViewBag.B = 对象2;return View();

CSS的两种盒模型

盒模型一共有两种模式,一种是标准模式,另一种就是怪异模式. 当你用编辑器新建一个html页面的时候你一定会发现最顶上都会有一个DOCTYPE标签,例如: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4

sklearn保存模型的两种方式

sklearn 中模型保存的两种方法一. sklearn中提供了高效的模型持久化模块joblib,将模型保存至硬盘. from sklearn.externals import joblib #lr是一个LogisticRegression模型 joblib.dump(lr, 'lr.model') lr = joblib.load('lr.model') 二.pickle >>> from sklearn import svm >>> from sklearn

TP5模型belongsTo和hasOne这两个方法的区别

在使用tp5模型的ORM的时候出现belongsTo和hasOne都有表示一对一的关系,但是二者并不相同.以下举例说明两者的区别: 首先有user表字段 id name password字段然后有user_address表 id user_id city字段在User模型中关联user_address表的时候使用 hasOne,因为在user表中没有关联两个表的外键在UserAddress模型中关联user表的时候使用 belongsTo,因为在user_address表中有关联两个表的

两种RBAC权限控制模型详解

序言由于最近一直卡在权限控制这个坎上,原来设计的比较简单的权限控制思路已经无法满足比较复杂一些的场景,因此一直在探索一种在大部分场景下比较通用的权限模型. 首先,这里说明一下两种RBAC权限模型分别是"基于角色的权限控制(Role-Based-Access-Control)"和"基于资源的权限控制(Resource-Based-Access-Control)"两种模型,这两种模型是Java最常见的权限控制的模型.它们之间的数据库结构区别并没有太大,甚至也可以一样.

详解隐马尔可夫模型(HMM)中的维特比算法

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 4. 隐马尔可夫模型与序列标注第3章的n元语法模型从词语接续的流畅度出发,为全切分词网中的二元接续打分,进而利用维特比算法求解似然概率最大的路径.这种词语级别的模型无法应对 OOV(Out of Vocabulary,即未登录词) 问题: 00V在最初的全切分阶段就已经不可能进人词网了,更何谈召回. 例如下面一句: 头上戴着束发嵌宝紫金冠,齐眉勒着二龙抢珠金抹额加粗的就是相对

【读书笔记】自然语言处理综述 -- 第四章 -- N元语法

第四章 N元语法本章开篇的两句话很有意思,代表了当时两个学派的思想和矛盾. 一句是"有史以来最伟大的语言学家"乔姆斯基说的:"句子的概率,在任何已知的对于这个术语的解释中,都是一个完全无用的概念". 他提出了形式语言,坚信可以通过语法规则来处理文字,对概率不屑一顾. 而另一句是语言处理大师贾里尼克说的:"每当我开除一个语言学家,语言识别率就能提高一个百分比". 此前他曾有和语言学家不愉快的合作经历,加之当时概率学习方法取得了显著成果,因此也是心

Entity Framework 6 Recipes 2nd Edition（10-7）译 -> TPH继承模型中使用存储过程

10-7. TPH继承模型中使用存储过程问题用一个存储过程来填充TPH继承模型的实体解决方案假设已有如Figure 10-7所示模型. 我们有两个派生实体: Instructor(教员)和Student(学生). 这个模型使用TPH继承方式,所以数据库中只有一个表. Person(人员)表有一个鉴别列,用来把表的记录映射到不同的派生实体上. 我们想用一个存储过程来填充实体. Figure 10-7. A model for instructors and students 用下面的步骤,

ASP.NET Core 中文文档第四章 MVC（2.2）模型验证

原文:Model Validation 作者:Rachel Appel 翻译:娄宇(Lyrics) 校对:孟帅洋(书缘) 在这篇文章中: 章节: 介绍模型验证验证 Attribute 模型状态处理模型状态异常手动验证自定义验证客户端验证客户端模型验证器远程验证介绍模型验证在一个应用程序将数据存储到数据库之前,这个应用程序必须验证数据.数据必须检查潜在的安全隐患,验证类型和大小是正确并且符合你所制定的规则.尽管验证的实现可能会是冗余和繁琐的,却是有必要的.在 MVC 中,验证发生

Django模型类Meta元数据详解

转自:https://my.oschina.net/liuyuantao/blog/751337 简介使用内部的class Meta 定义模型的元数据,例如: from django.db import models class Ox(models.Model): horn_length = models.IntegerField() class Meta: ordering = ["horn_length"] verbose_name_plural = "oxen&quo

从BSP模型到Apache Hama

一.什么是BSP模型概述 BSP(Bulk Synchronous Parallel,整体同步并行计算模型)是一种并行计算模型,由英国计算机科学家Viliant在上世纪80年代提出.Google发布的一篇论文(<Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing>)使得这一概念被更多人所认识,据说在Google 80%的程序运行在MapReduce上,20%的程序运行在Pregel上.和MapReduce一样,Google并没有开源Pregel

[Algorithm & NLP] 文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适

【JVM】JVM系列之内存模型（六）

一.前言经过前面的学习,我们终于进入了虚拟机最后一部分的学习,内存模型.理解内存模型对我们理解虚拟机.正确使用多线程编程提供很大帮助.下面开始正式学习. 二.Java并发基础在并发编程中存在两个关键问题①线程之间如何通信 ②线程之间如何同步. 2.1 通信通信是指线程之间以何种机制来交换信息.在命令式编程中,线程之间的通信机制有两种:共享内存和消息传递. 在共享内存的并发模型里,线程之间共享程序的公共状态,线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信. 在消息传递的并发模型里,线程之间

N元语法模型存在的两个最大缺陷是什么

热门专题