人工智能-NLP简单知识汇总01
人工智能-NLP简单知识汇总01
1.1自然语言处理的基本概念
自然语言处理难点:
- 语音歧义
- 句子切分歧义
- 词义歧义
- 结构歧义
- 代指歧义
- 省略歧义
- 语用歧义
总而言之:!!语言无处不歧义
1.2自然语言处理的基本范式
1.2.1基于规则的方法
通过词汇、形式文法等制定的规则引入语言学知识,从而完成相应的自然语言处理任务
对于机器翻译任务可以构造如下规则库:
if 汉语主语=我 then 英语主语 = I
if 英语主语=I then 英语 be动词 = am/was
if 汉语 = 苹果 and 没有修饰量词 then 英语 = apples
就是基于固定规则,优缺点显而易见
1.2.2基于机器学习的方法
将自然语言处理任务转化为某种分类任务
-
数据构建既是构建语料库(Corpus)
-
数据预处理既是简单的数据处理划分。
-
特征构建阶段是提取对于机器学习模型有用的特征。
-
模型学习阶段既是选择合适的机器学习模型,确定学习准则,训练模型参数。
需要人工处理的特别多
1.2.3基于深度学习的方法
将特征学习和预测模型融合,通过优化算法使得模型自动地学习出好的特征表示,并基于此进行结果预测
- 数据预处理简单
- 通过多层特征转换,将原始数据转换为更加抽象的表示。可以在一定程度上完全代替人工设计的特征。也称为:表示学习。
- 利用自监督任务进行预处理,通过海量的数据得到更加通用语言表示,根据下游任务进行网络调整。
1.2.4基于大模型的方法
将大量各类型自然语言处理任务,统一为生成式自然语言理解框架
- 在大规模语言模型构建阶段,通过大量的文本内容,训练模型长文本的建模能力,使得模型具有语言生成能力,并使得模型获得隐式的世界知识。
- 在通用能力注入阶段,利用包括阅读理解、情感分析、信息抽取等现有任务的标注数据,结合人工设计的指令词对模型进行多任务训练,从而使得模型具有很好的任务泛化能力。
- 特定任务使用阶段则变得非常简单,由于模型具备了通用任务能力,只需要根据任务需求设计任务指令,将任务中所需处理的文本内容与指令结合,然后就可以利用大模型得到所需结果。
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六一,乳山五村迎来一群小记者……
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SpringBoot——整合Thymeleaf模板
目录 模板引擎 新建一个SpringBoot项目 pom.xml application.properties Book BookController bookList.html 编辑 项目总结 模板引擎 模板引擎是为了用户界面与业务数据分离而产生的,可以生成特定格式的页面在Java中,主要的模板引擎有JSP&…...
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解读一下15.52.34.160/27
IP地址15.52.34.160/27可以分解为两部分来解读: IP地址: 15.52.34.160 这是分配给网络接口的地址,用于在网络中标识一个特定的设备。 子网掩码: /27 这表示子网掩码是27位长,意味着网络部分占据了IP地址的前27位,剩下的5位用于主…...
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人工智能和大模型的区别
人工智能(AI)和大模型是两个相关但有区别的概念。理解它们之间的区别有助于更好地掌握现代科技的发展动态。 人工智能(AI) 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一个广义的概念,指的是通过…...