文章目录一、数学模型1、由来2、unigram3、bigram4、trigram5、概率计算二、文本生成案例 一、数学模型1、由来语言模型起初是为了计算句子的合理性。在我们看来一句话是否合理主要还是判断其是否合乎语法，表达清晰，通俗的来讲就是：说的是不是人话。人为地判断虽然具有可行性，但是对于计算机来说，这无疑是对牛弹琴！于是自然语言处理界殿堂级缔造者贾里尼克提出使用概率来判断句子合理性，即：一
概要统计语言模型的目标是学习句子中词的联合概率，这其中有个非常严重的问题就是维度灾难。论文提出使用神经网络模型对词进行分布式表示：关联词汇表中的每个词，形成一个分布式词特征向量根据词序列中词的特征向量表示词序列的关联概率函数学习词特征向量和关联概率函数的参数特征向量可以表示词的不同方面，因为每个词都与向量空间中的一个点相关联。概率函数则是以词序列的条件概率表示，使用多层神经网络进行训练函数的参数。
AI之语言模型语言模型n元语法n 元语法缺陷语言模型数据集读取数据集建立字符索引时序数据的采样随机采样相邻采样例题 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 ，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： 本文介绍基于统计的语言模型，主要是 n 元语法（ n -gram）。在后续内容中，我们将会介绍基于神经网络的语言模型。 语言模型
文章目录Language Model IntroductionLM 的目标Chain Rule for Language ModelMarkov AssumptionLM计算实例（based 1st order）Language ModelLanguage Model: UnigramLanguage Model: BigramLanguage Model: N-gram估计语言模型的概率Uni
！© 作者｜闵映乾机构｜中国人民大学研究方向｜自然语言处理 以一个较为生动形象但可能不那么恰当的例子开始，如果将各位学者在AI领域的研究进程比作西天取经，希冀有朝一日得到真经，让人工智能真的成为改变世界的智能，那么近些年的预训练语言模型（PLM）可以说暂时成为了西行路上的大师兄。它所学甚多（经过了庞大的语料训练，蕴含了庞大的知识），精通七十二般变化，拔下一撮猴毛就成了一个军队（可以涉猎各种下游任
写在前面好久不见，今天小喵要跟大家分享一篇23年2月的论文《REPLUG: Retrieval-Augmented Black-Box Language Models》[1]，这么热乎的文章，建议大家先收藏再看。23年的这篇论文提出了检索增强的新范式，即REPLUG。它将语言模型当作一个黑盒子，即冻结语言模型的参数不再优化，转而去优化检索组件让检索组件来适配语言模型，以此来消除语言模型的“幻觉”，
语言模型是很多自然语言处理应用的基石，非常多自然语言处理应用的技术都是基于语言模型。 语言模型的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率。一、 评价方法语言模型效果好坏的常用评价指标时复杂度（perplexity）。在一个测试集上得到的perplexity越低，说明建模的效果越好。计算perplexity值的公式如下： 在语言模型的训练中，通常采用 perplexity 的对数表达式： 相比乘积求平
语言模型（Language Model）是描述自然语言内在规律的数学模型。构造语言模型是计算语言学的核心。在实践中，语言模型广泛地用于语言识别、手写体文字识别、机器翻译、键盘输入、信息检索等研究领域。 语言模型可分为传统的文法型语言模型和基于统计的语言模型。文法型语言模型是人工编制的语言学文法，文法规则来源于语言学家掌握的语言学知识和领域知识，但这种语言模型不能处理大规模真实文本。为满足这一
ELMO全称为 embedding from language model，顾名思义从语言模型中获取词向量。之前的词向量方法的两个问题： 1.复杂的词特性，语法(pos任务)和语义(消歧)。 2.多义，不同上下文语境中词的语义不同。ELMO方法:使用大语料训练一个预训练语言模型；语言模型作为一个函数，不同句子输入时，输出不同的词向量表示，可以解决
前言也许大家不相信，数学是解决信息检索和自然语言处理的最好工具。它能非常清晰地描述这些领域的实际问题并且给出漂亮的解决办法。每当人们应用数学工具解决一个语言问题时，总会感叹数学之美。我们希望利用 Google 中文黑板报这块园地，介绍一些数学工具，以及我们是如何利用这些工具来开发 Google 产品的。系列一： 统计语言模型 (Statistical Language Models)Google
先看一下语言模型的输出格式\data\
ngram 1=64000
ngram 2=522530
ngram 3=173445
\1-grams:
-5.24036 'cause -0.2084827
-4.675221 'em -0.221857
-4.989297 'n -0.05809768
-5
语言模型和序列生成 (Language Model and Sequence Generation)在自然语言处理中，构建语言模型是最基础的也是最重要的工作之一，并且能用RNN很好地实现。在本视频中，你将学习用RNN构建一个语言模型，在本周结束的时候，还会有一个很有趣的编程练习，你能在练习中构建一个语言模型，并用它来生成莎士比亚文风的文本或其他类型文本。所以什么是语言模型呢？比如你在做一个语音识别
摘要近来预训练语言模型（Pretrained Language Models，PLM）得到了蓬勃的发展，由于其对语言的端到端建模特性及巨大的参数量，一些研究尝试利用它存储事实类知识（Factual Knowledge）进而替代具有较高使用门槛的知识库（Knowledge Base，KB），即PLM-as-KB。为探测PLM中是否具有某一则知识三元组，这些研究通常通过构建一则prompt以让PLM预
UniLM是一种语言模型，类似BERT，但是比BERT优的点在哪里，它不仅能很好处理NLU的问题，也能很好处理NLG的问题，可以解释为一种既能阅读又能自动生成的预训练模型。一、概述UniLM，（统一预训练语言模型），对应论文：Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation&nb
一、如何评价语言模型的好坏 标准：比起语法不通的、不太可能出现的句子，是否为“真实”或"比较可能出现的”句子分配更高的概率 过程：先在训练数据集上训练模型的参数，然后在测试数据集上测试模型的效果。 要求：测试数据集与训练数据集完全不同 评价指标：用以评价模型的测试数据集上的效果二、N-gram 模型的外部评测1. 比较两个模型最好的评价方法：将两个模型A和B应用于同一个任务：拼写检查、语音
GPT（Generative Pre-trained Transformer）和BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）是两种基于Transformer架构的自然语言处理（NLP）预训练模型。它们在各种NLP任务中表现出了优异的性能，如文本生成、摘要、翻译等。下面是关于GPT和BART
文章目录一、简介二、注意力机制2.1 NLP中的注意力2.2 自注意力2.2.1 点积（Dot-Product）2.2.2 具体计算过程：2.3 多头注意力三、位置编码（Positional Encoding）四、残差和前馈(Feed Forward)4.1 为什么残差[3]4.2 前馈五、训练-模型的参数在哪里六、参考文献 一、简介基于假设：一个词在句子中的意思，与上下文（语境）有关。与哪些词
文章目录Language Model(LM) 简介Chain Rulesparsity 稀疏性问题马尔可夫假设Language Model: Unigram, Bigram, N-gram举例：Unigram, Bigram 模型的训练过程和使用UnigramBigram语言模型的评估-----Perplexity平滑函数Add-one Smoothing (也就是 拉普拉斯平滑)Add-K S
1.概述随着人工智能技术的不断发展，越来越多的ai产品被应用到各个领域，其中最具代表性的莫过于人工智能语言模型。语言模型是一种可以通过学习大量语言数据来预测文本或语音的技术，其应用范围十分广泛，如智能客服、机器翻译、语音助手等。而chatgpt是其中最为优秀的语言模型之一。chatgpt是openai公司开发的一款基于自然语言处理技术的对话生成模型，其采用了gpt架构（generative pre
文本自然语言处理的一个最最最基本的一个问题：如何用数学符号或公式表示一段文本？如何计算一段文本在某种语言下出现的概率？语言模型(用概率论的专业术语表示)：为长度为m的字符串确定其概率分布P(w1，w2，...wm)，其中w1到wm依次表示文本中的各个词语。概率值计算公式如下， 但是有个问题发现没有？加入一个文本超级长，会怎么样？从第三项开始计算难度就会很大。此时，有人提出了n元模型(n-
