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NLP算法面试必备！史上最全！PTMs：NLP预训练模型的全面总结预训练模型(Pre-trainedModels,PTMs)的出现将NLP带入了一个全新时代。2020年3月18日，邱锡鹏老师发表了关于NLP预训练模型的综述《Pre-trainedModelsforNaturalLanguageProcessing:ASurvey》[1]，这是一篇全面的综述，系统

一、词嵌入(1)NNLM（NeuralNetworkLanguageModel）paper:http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdfcode:https://github.com/graykodelp-tutorialree/master/1-1.NNLM Bengio等人在2001年提出的NNLM是最经典的语言模型，属于n-gram，对每个token采用低维

1.中文评论情感分析(keras+rnn）1.1需要的库1.2预训练词向量1.3词向量模型1.4训练语料（数据集）1.5分词和tokenize1.6索引长度标准化1.7反向tokenize1.8构建embeddingmatrix1.9padding(填充)和truncating(修剪)1.10用keras搭建LSTM模型1.11结论1.12错误分类2.新浪

Deep Learning在NLP领域的发展  三个阶段：WordEmbeddingWord2VecGloVeRNN改进和扩展LSTM/GRUSeq2SeqAttention/Self-AttentionContextual Word EmbeddingELMOOpenAI GPTBERT第一个阶段主要是Word Embedding包括word2vec和glove，可

需要下载的资源1：下载安装JDK1.8及以上版本。2：下载StanfordCoreNLP文件，解压。3：处理中文还需要下载中文的模型jar文件，然后放到stanford-corenlp-full-2018-10-05根目录下即可（注意一定要下载这个文件，否则它默认是按英文来处理的）安装过程1.下载NLP相关包：网址：https://st

1.StanfordNLP工具包stanfordNLP工具包的内容及相关使用见以下链接：[https://baijiahao.baidu.com/s?id=1624150656027338658&wfr=spider&for=pc]2.NLP中的分词模型–GloVe模型1）原理：基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型对词汇进行向量化表示，输入是语料

文章生成器老板：3000字原创文章，明天上午10点要。我：嗯？老板：嗯？我：嗯！套话文章不会写？狗屁不通文章生成器分分钟写出一万字，保证原创、绝不重样！（https://github.com/menzi11/BullshitGenerator）这个生成器是人工智能吗？虽然的确是用Python写的，遗憾的是它只是简单的循环随机内容选取

词向量历史概述提到NLP，总离开不了词向量，也就是我们经常说的embedding，因为我们需要把文字符号转化为模型输入可接受的数字向量，进而输入模型，完成训练任务。这就不得不说这个转化的历史了。起初用于把文字转化向量，用的是最基础的词袋模型，类似于one-hot，不得不说，这种做法很简单

第1章课程介绍在新兴的人工智能领域，自然语言处理（NLP）是非常重要的组成部分，本课程聚焦于NLP主流方向，应用当下最热门的Pytorch深度学习框架，从理论结合实际，基于中科院工业项目做代码实战，完成检索类聊天机器人和生成式聊天机器人。...第2章聊天机器人综合介绍主要讲解聊天机器人定义，

jenkins_job#!/bin/bashset-ex#打印执行过程BUILD_ID=DONTKILLME#防止自杀[email protected]>/devull2>&1<<eeooffcd/home/dataexa/dataexalp/gitclonehttp://git.gaofeng.com:83/kamala/kamala-product/kamala-aimarketlp.gitps-

从几天前说起，开始学习使用bert，首先这里有两种，一种是google开源的原版的bert，一种是pytorch版的，这里主要介绍原版的bert，原版的提供了更大的控制性，如果想省事可以直接用第二种。 一，python要求这里需要注意的是tensorflow-gpu目前只支持2.7，3.3-3.6，如果你的python版本不对，自行

根据端口号查询pid1、查询所有[root@localhost~]#netstat-nlp|grep27017tcp000.0.0.0:270170.0.0.0:*LISTEN31390/./mongodunix2[ACC]STREAMLISTENING344091431390/./mongodmp/mongod

参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/388161451.什么是序列到序列（seqence2sequence）?Seq2Seq模由encoder和decoder两个部分来构成，假设模型的训练样本为(X,Y)(X,Y)(X,Y)，encoder负责把输入XXX映射到隐向量ZZZ，再由decoder把ZZZ映射到输出YYY.现在大多数场景下使用的Seq2

1半监督方法的定义  2伪标签的定义   值得注意的是: 测试集的采样比例不能过高,一般都是(0.3-- 0.5) 一些其他总结的点:一般分类分类问题属于Low-DensitySeparation时，加入伪标签才有用，建议观看李弘毅的视频，讲半监督的部分，举个简单的例子，二分类问题预训

目录文本表示哪些方法？one-hot存在的问题SoW&BoWtf-idfPMI统计语言模型（N-gram模型）神经网络语言模型（NNLM）word2vecword2vec与NNLM的区别CBoWSkip-gram层次softmax负采样word2vec的其他细节GloVeword2vec和fastText对比有什么区别？文本表示哪些方法？基于one-hot、tf-idf等的b