NLP之什么是迁移学习在NLP中的应用？
什么是迁移学习？ 迁移学习（Transfer Learning）指的是将从一个领域学到的知识和经验智能地应用于另一个领域的学习中，从而改善学习效果。在NLP领域中，迁移学习已经被证明是一种非常有效的技术，它可以使得机器学习系统更加容易地学习自然语言处理任务。 迁移学习在NLP中的应用 迁移学习在NLP中…
NLP之什么是语言生成模型？
语言生成模型（Language Generation Model）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中的一个重要领域，具体指的是使用机器学习算法在给定一定的任务和语料库的情况下，能够自动生成符合自然语言规范的文本或语音。在现实中，语言生成模型广泛应用于智能客…
NLP之什么是生成对抗网络（GAN）在NLP中的应用？
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，近年来在图像处理、自然语言处理等领域都广泛应用。在NLP中，GAN主要用于生成文本、语言模型优化等任务。 GAN由两个部分组成：生成器（generator）和判别器（discriminator）。生成器生成假数据，而判别器负责判断数据是否真实，这两个部分通过对抗…
NLP之什么是GPT模型？
GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型是一种基于Transformer架构，使用预训练方式进行自然语言处理（NLP）任务的模型。它被构建为一个通用的语言生成模型，并且已被广泛应用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析、机器翻译、问答任务等。下面我们来详细讲解G…
NLP之什么是XLNet模型？
XLNet是一种基于Transformer的自回归语言模型，由谷歌Brain Team提出，并在2019年凭借其在多个NLP任务上表现出色，成为NLP领域的新宠。与传统的自回归语言模型相比，XLNet采用了更为复杂的训练方式和预测策略，对上下文进行了更为充分的建模，从而取得了更好的表现。 下面我们将从X…
NLP之什么是Transformer模型？
当我们需要处理大规模的自然语言文本时，传统的循环神经网络(RNN)或者卷积神经网络(CNN)已经不足以胜任。所以，在2017年，Google提出了一种新的模型架构——Transformer模型，该模型通过自注意机制来捕捉输入序列中的相互依赖关系。 Transformer模型中的最核心部分是自注意力机制(…
NLP之什么是BERT模型？
BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，双向编码器使用Transformers的表示）是Google AI Language于2018年发布的一种预训练语言模型，它在自然语言处理领域（NLP）中具有突破性的重要性。 B…
NLP之什么是Seq2Seq模型？
什么是Seq2Seq模型？ Seq2Seq模型（Sequence-to-Sequence Model）是一种基于神经网络的序列数据转换模型，主要用于序列到序列的预测和自然语言生成。它由两个主要组件组成，即编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入序列进行编码，输出一个固定长度的向量…
NLP之什么是注意力机制？
注意力机制（Attention Mechanism）是一种针对自然语言处理（NLP）任务的技术，它可以帮助机器更好地理解自然语言中的不同元素之间的关系。在自然语言处理中，我们通常会遇到很多关于序列的问题，例如翻译、文本摘要和问答系统等任务，这些任务的输入数据和输出结果都是由一个序列组成的。 在NLP中，…
NLP之什么是条件随机场？
一、介绍 条件随机场（Conditional Random Field, CRF）是一种有监督的机器学习模型，常应用于序列标注问题，如自然语言处理中的命名实体识别、词性标注等任务。相比于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），CRF在建模复杂关系时表现更好。 二、基本概念 状…