【NLP自然语言处理】探索注意力机制:解锁深度学习的语言理解新篇章(下)
【NLP自然语言处理】探索注意力机制:解锁深度学习的语言理解新篇章(上):https://developer.aliyun.com/article/1622670 注意力机制实现步骤 4.1 步骤 第一步: 根据注意力计算规则, 对Q,K,V进行相应的计算. 第二步: 根据第一步采用的计算方法, 如果是拼接方法,则需要将Q与第二步的计算结果再进行拼...
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【NLP自然语言处理】探索注意力机制:解锁深度学习的语言理解新篇章(上)
学习目标 了解什么是注意力计算规则以及常见的计算规则. 了解什么是注意力机制及其作用. 掌握注意力机制的实现步骤. 注意力机制介绍 1.1 注意力概念 我们观察事物时,之所以能够快速判断一种事物(当然允许判断是错误的), 是因为我们大脑能够很快把注意力放在事物最具有辨识度的部分从而作出判断,而并非是从头...
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【NLP自然语言处理】初识深度学习模型Transformer
学习目标 了解Transformer模型的作用. 了解Transformer总体架构图中各个组成部分的名称. Transformer的诞生 2018年10月,Google发出一篇论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understan...
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【NLP自然语言处理】基于PyTorch深度学习框架构建RNN经典案例:构建人名分类器
学习目标 了解有关人名分类问题和有关数据 掌握使用RNN构建人名分类器实现过程 案例介绍 关于人名分类问题:以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号...
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【Python 机器学习专栏】自然语言处理中的深度学习应用
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和处理人类语言。随着深度学习技术的迅速发展,它在自然语言处理中得到了广泛的应用,为解决一系列复杂的语言相关问题提供了强大的工具和方法。本文将深入探讨自然语言处理中深度学习的应用。 一、自...
PyTorch与NLP:自然语言处理的深度学习实战
一、引言 随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理(NLP)作为其中的重要分支,日益受到人们的关注。PyTorch作为一款强大的深度学习框架,为NLP研究者提供了强大的工具。本文将介绍如何使用PyTorch进行自然语言处理的深度学习实践,包括基础概念、模型搭建、数据处理和实际应用等方面。 二、PyTorch与深度学习基础 2.1 PyTorch概述 ...
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在Python中进行自然语言处理(NLP)的深度学习
在Python中进行自然语言处理(NLP)的深度学习时,预训练模型已经成为一种标准实践。预训练模型是指那些在网络结构和权重上已经过大规模数据集训练得到的语言模型,它们能够捕获到自然语言中的丰富语义和语法信息。使用预训练模型可以显著提高下游任务的效果,比如文本分类、命名实体识别、情感分析、问答系统等,同时减少对大量...
训练你自己的自然语言处理深度学习模型,Bert预训练模型下游任务训练:情感二分类
基础介绍:Bert模型是一个通用backbone,可以简单理解为一个句子的特征提取工具更直观来看:我们的自然语言是用各种文字表示的,经过编码器,以及特征提取就可以变为计算机能理解的语言了下游任务:提取特征后,我们便可以自定义其他自然语言处理任务了,以下是一个简单的示例(效果可能不好,但算是一个基本流程)数据格式:模型训练:我们来训练处理句子情感分类的模型,代码如下import torch fro....
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CS224n 笔记1-自然语言处理与深度学习简介(二)
4 基于迭代的算法-Word2vec让我们后退一步尝试新的方法,我们可以尝试创建一个模型,它可以在一段时间内学习一个迭代,并最终能够根据上下文对一个单词的概率进行编码,而不是计算和存储一些巨大的数据集(可能是几十亿个句子)。这个想法就是设计一个模型,其参数为一个词向量(word vector)。然后,在一定的目标上训练模型。在每次迭代中,我们都运行模型,评估错误,并遵循一个规则,对引起模型错误的....
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CS224n 笔记1-自然语言处理与深度学习简介(一)
1 自然语言处理简介我们从讨论“什么是NLP”开始本章的内容1.1 NLP有什么特别之处自然(人工)语言为什么如此特别?自然语言是一个专门用来表达语义的系统,并且它不是由任何形式的物质表现产生。正因为如此,人工语言与视觉或者其他任何机器学习任务非常不同。大多数单词只是一个超语言实体的符号:单词是映射到一个表征(想法或事物)的记号。例如,“火箭”一词是指火箭的概念,并且进一步可以指定火箭的实例。有....
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