NLP任务输入文本预测下一个词

2024-09-01

NLP之TextLSTM(预测单词下一个字母)

LSTM 目录 LSTM 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点 1.1.2 LSTM 1.2 LSTM基本结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点如果训练非常深的神经网络,对这个网络做从左到右的前向传播和而从右到左的后向传播,会发现输出$y^{<t>}$很难传播回去,很难影响前面的权重,这样的梯度消失问题使得RNN常常出现局部效应,不擅长处理长期依赖的问题和梯度爆炸不同的是,梯度爆炸会使得参

NLP之TextRNN(预测下一个单词)

TextRNN @ 目录 TextRNN 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别 1.2 RNN的几种结构 1.3 多对多的RNN 1.4 RNN的多对多结构 1.5 RNN的多对一结构 1.6 RNN的缺点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别并非刚性地记忆所有固定⻓度的序列,⽽是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息 1.2 RNN的几种结构一对一,一对多,多对一,多对多(长度相等/不等) 多个输入时,由a和x生成y和下一个a, 这一过

cs224d 作业 problem set2 (三) 用RNNLM模型实现Language Model，来预测下一个单词的出现

今天将的还是cs224d 的problem set2 的第三部分习题, 原来国外大学的系统难度真的如此之大,相比之下还是默默地再天朝继续搬砖吧下面讲述一下RNN语言建模的数学公式: 给出一串连续的词x1,x2...xt关于预测其后面紧跟的词xt+1的建模方式是: vj是词库中的某个词.实现一个循环神经网络,此网络利用隐层中的反馈信息对"历史记录"x1,x2...xt进行建模: $h^{(0)}=h_{0}\epsilon R^{D_{h}}$是隐藏层的初始化向量 $x^{(t)}

NLP之Bi-LSTM(在长句中预测下一个单词)

Bi-LSTM @ 目录 Bi-LSTM 1.理论 1.1 基本模型 1.2 Bi-LSTM的特点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 实验模型 1.理论 1.1 基本模型 Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取,将2个输出向量进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达(因此底层维度是普通LSTM隐藏层维度的两倍) 1.2 Bi-LSTM的特点 Bi-LSTM的模型设计理念是使t时刻所获得特征数据同时拥有过去和将来之间的信息实验证

NLP领域的ImageNet时代到来：词嵌入「已死」，语言模型当立

http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测.语义分割等不同的 CV 任务.而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训练方法.Sebastian Ruder 表示语言模型有作为整体预训练模型的潜质,它能由浅

从NLP任务中文本向量的降维问题，引出LSH（Locality Sensitive Hash 局部敏感哈希）算法及其思想的讨论

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

剑指Offer 57. 二叉树的下一个结点（二叉树）

题目描述给定一个二叉树和其中的一个结点,请找出中序遍历顺序的下一个结点并且返回.注意,树中的结点不仅包含左右子结点,同时包含指向父结点的指针. 题目地址 https://www.nowcoder.com/practice/9023a0c988684a53960365b889ceaf5e?tpId=13&tqId=11210&rp=3&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking 思路

C#按回车Enter使输入焦点自动跳到下一个TextBox的方法收集

在录入界面中,用户往往需要按回车键时光标自动跳入下一个文本框,以方便录入操作.在C#中实现该功能有多种方法,以下是小编收集的不使用TAB键,而直接用回车键将光标转到下一个文本框的实现方法. 一.利用Windows消息模拟发送Tab键将各个TextBox的TabIndex属性按顺序编号1.2.3……,然后将TextBox的TabStop属性置为True,在每一个TextBox的键盘按下事件中,执行以下代码即可(各个TextBox可共用同一个键盘按下事件). /// <summary> ///

NLP系列(3)_用朴素贝叶斯进行文本分类(下)

作者: 龙心尘 && 寒小阳时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629110 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629587 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言上一篇文章我们主要从理论上梳理了朴素贝叶斯方法进行文本分类的基本思路.这篇文章我们主要从实践上探讨一些应用过程中的tricks,并进一步分

类似智能购票的demo--进入页面后默认焦点在第一个输入框，输入内容、回车、right时焦点自动跳到下一个，当跳到select时，下拉选项自动弹出，并且可以按上下键选择，选择完成后再跳到下一个。

要实现的效果:进入页面后默认焦点在第一个输入框,输入内容.回车.right时焦点自动跳到下一个,当跳到select时,下拉选项自动弹出,并且可以按上下键选择,选择完成后再跳到下一个. PS:自己模拟的一个简单效果,但仍然存在问题:网上搜了许多,关于select自动弹出的问题,仍然没有解决,现在其实觉得select那里实现的只是一个假象.当跳到第一个select时,option弹出,选择后跳到第二个,但是再返回第一个后,第一个select的option就弹不出来了..这里该怎么实现呢??? 希望同

[开发技巧]·HTML检测输入已完成自动填写下一个内容

[开发技巧]·HTML检测输入已完成自动填写下一个内容个人网站 --> http://www.yansongsong.cn 在上一个博客中简易实现检测输入已完成,我们实现了检测输入已完成,现在我们再进一步,在此基础上,实现检测输入已完成自动填写下一个内容.当我们需要自动填写的内容,不希望被更改的时候,需要加上readonly属性. 功能需求填写报销单据的时候只需填写出差天数自动计算出差补贴金额代码如下 HTML代码: <tbody> <tr style="backg

js input框输入1位数字后自动跳到下一个input框聚焦

// input框输入1位数字后自动跳到下一个input聚焦 function goNextInput(el){ var txts = document.querySelectorAll(el); for(var i = 0; i<txts.length;i++){ var t = txts[i]; t.index = i; t.setAttribute("readonly", true); t.onkeyup=function(){ this.value=this.value.

验证码输入自动聚焦下一个input或者删除自动聚焦上一个input

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给定一个字符串，把字符串内的字母转换成该字母的下一个字母，a换成b，z换成a，Z换成A，如aBf转换成bCg，字符串内的其他字符不改变，给定函数，编写函数 void Stringchang（const charinput,charoutput）其中input是输入字符串，output是输出字符串

import java.util.Scanner; /*** * 1. 给定一个字符串,把字符串内的字母转换成该字母的下一个字母,a换成b,z换成a,Z换成A,如aBf转换成bCg, 字符串内的其他字符不改变,给定函数,编写函数 void Stringchang(const char*input,char*output) 其中input是输入字符串,output是输出字符串 * * */ public class Test { public static void main(String[] a

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【NLP】Tika 文本预处理：抽取各种格式文件内容

从0到1，了解NLP中的文本相似度

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