嵌入层：输入序列的每个令牌ID会被转换成对应的嵌入向量，这些嵌入向量会包含词嵌入（Word Embedding）和位置编码（Positional Encoding），以提供模型关于单词顺序的信息。...逐个词语生成：在解码器中，模型通常从一个特殊的起始令牌（如）开始，然后逐步生成下一个令牌，直到遇到结束令牌（如）。每一步的输出都是基于之前所有步骤的累积信息。...嵌入层（Embedding）： 每个ID被转换成一个固定维度的向量（嵌入）。同时，添加位置编码（Positional Encoding），以保留序列中单词的位置信息。...ID到令牌的映射： 将每个ID映射回对应的令牌，得到最终的翻译句子。 后处理： 对输出序列进行后处理，如去除特殊令牌，得到最终的翻译结果："Bonjour, comment ça va ?"。...这个迭代过程和矩阵运算的详细实现可以在PyTorch的Transformer模型中找到。
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...本文将为你详细介绍使用 telnet、nc（Netcat） 和 nmap 等工具，在 Windows、Linux 和 macOS 上如何高效地 Ping 某个特定端口。...正文 一、为什么需要 Ping 特定端口？ 1. 常规 Ping 的局限性 传统 Ping 只测试 ICMP 通信： 无法确认特定服务是否正常运行。...端口 Ping 的优势： 确认服务是否正常工作。 检测防火墙是否阻止了特定端口通信。
词向量是一种将单词转换为向量表示的技术，它可以捕捉单词之间的含义和关系。句法分析句法分析是一种将句子结构转换为计算机可理解的形式的技术。它可以帮助我们确定句子中不同单词之间的关系和作用。...句法分析通常使用依存关系或短语结构树来表示句子结构。语义角色标注语义角色标注是一种将句子中不同单词的语义角色标记化的技术。语义角色是指单词在句子中扮演的不同角色，如主语、宾语、谓语等。...语义角色标注可以帮助我们了解句子中不同单词之间的关系和作用，从而更好地理解句子的含义。命名实体识别命名实体识别是一种文本分析技术，旨在识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。...语义相似度语义相似度是一种衡量两个句子或单词之间语义相似度的技术。它可以帮助我们确定文本中不同单词或句子之间的相似程度。常见的语义相似度算法包括余弦相似度、欧几里得距离和曼哈顿距离等。...在信息检索阶段，系统需要在大量的文本数据中找到与问题相关的信息。在答案生成阶段，系统需要将找到的信息转换为易于理解的答案。
目标任务通常是监督的，并跨越一系列常见的NLP任务: 句子或文档分类(例如情感分类) 句子对分类(如NLI, paraphrase) 单词级别(如序列标注、抽取问答) 结构化预测(例如解析) 生成(例如对话...、总结) 从单词到文本中的单词 ?...输入层：如果输入只有一个句子的话，则直接在句子的前后添加句子的起始标记位和句子的结束符号，在BERT中，起始标记都用“[CLS]”来表示，结束标记符用"[SEP]"表示，对于两个句子的输入情况，除了起始标记和结束标记之外...对于输出来说，把第一个起始符号对应的Transformer最后一层位置上面串接一个softmax分类层即可。...对于分类问题，与GPT一样，只需要增加起始和终结符号，输出部分和句子关系判断任务类似改造；对于序列标注问题，输入部分和单句分类是一样的，只需要输出部分Transformer最后一层每个单词对应位置都进行分类即可
目标任务通常是监督的，并跨越一系列常见的NLP任务: 句子或文档分类(例如情感分类) 句子对分类(如NLI, paraphrase) 单词级别(如序列标注、抽取问答) 结构化预测(例如解析) 生成(例如对话...、总结) 从单词到文本中的单词 语言模型预训练 许多成功的预训练方法都是基于语言模型的 非正式地，语言模型学习 不需要人工注释 许多语言都有足够的文本来学习高容量模型 语言模型是“多才多艺”的——可以学习句子和单词的表示...具体的损失函数如下 Fine-Tuning 阶段 输入层：如果输入只有一个句子的话，则直接在句子的前后添加句子的起始标记位和句子的结束符号，在BERT中，起始标记都用“[CLS]”来表示，结束标记符用"...对于输出来说，把第一个起始符号对应的Transformer最后一层位置上面串接一个softmax分类层即可。...对于分类问题，与GPT一样，只需要增加起始和终结符号，输出部分和句子关系判断任务类似改造；对于序列标注问题，输入部分和单句分类是一样的，只需要输出部分Transformer最后一层每个单词对应位置都进行分类即可
注意力机制 为了解决这些问题，研究人员创造了一种将注意力分配到特定单词上的技术。 在翻译一个句子时，我们会特别注意正在翻译的单词。当转写录音时，我们会仔细聆听正在努力记下来的片段。...通过卷积神经网络，我们可以： 轻松做到并行化处理（在每一层中） 利用局部的依赖 位置之间的距离是对数函数 一些最流行的用于序列转换任务的神经网络架构（如 Wavenet 和 Bytenet）都是基于卷积神经网络的...它会帮编码器在对特定的单词进行编码时关注输入句子中其它的单词。解码器也有这两层，但解码器中的自注意力层和前馈神经网络层之间还有一个注意力层，该层会帮助解码器关注输入的句子中相关的部分。 ?...在我们对某个特定位置上的单词进行编码时，该得分决定了我们应该对输入句子中其它的部分施以多少关注。 该得分是通过将查询向量分别和我们正在打分的单词的键向量做点乘得到的。...或者你也可能会问其它的问题，例如「做了什么？」等等。 ? ? ? 位置编码 Transformer 中另一个重要的步骤就是在对每个单词进行编码的时候加入了位置编码。
简化的任务特定架构修改：预训练的BERT模型可以通过添加少量额外的输出层来微调（fine-tune），从而适应广泛的任务，如问答和语言推断，而无需对模型架构进行大量特定任务的修改。...在这种情况下，被屏蔽的单词的最终隐藏向量被馈送到词汇表上的输出softmax中，然后得出预测。 文章随机屏蔽每个序列中15%的单词。然后只预测被屏蔽的单词。...训练数据生成器随机选择15%的单词用于预测。在这些单词中，使用 （1）80%概率的替换为[MASK]，即需要进行预测。...输入表示： 在构建输入序列时，句子A（通常是第一个句子或问题）会以[CLS]标记开始，接着是句子A的单词，然后是[SEP]标记，然后是句子B（通常是第二个句子或答案）的单词… 通过在句子之间插入[SEP...位置嵌入： 与[CLS]类似，[SEP]也有一个对应的嵌入向量，这个向量是模型学习到的，并且与[CLS]的嵌入向量不同。这个嵌入向量帮助模型理解[SEP]标记在序列中的位置和作用。
简单地说，BERT是一个可以用于很多下游任务的体系结构，如回答问题、分类、NER等。我们可以假设预先训练的BERT是一个黑盒，它为序列中的每个输入令牌(词)提供了H = 768维的向量。...如果嵌入来自句子1，则它们都是H长度的0个向量；如果嵌入来自句子2，则它们都是1的向量。 ? 位置嵌入:这些嵌入用于指定序列中单词的位置，与我们在transformer体系结构中所做的相同。...尝试3 ：用随机单词遮盖LM: 在这次尝试中，我们仍然会隐藏15%的位置。但是我们会用随机的单词替换20%的掩码中的任何单词。...训练额外的NSP任务 BERT的论文中写道: 许多重要的下游任务，如问答(QA)和自然语言推理(NLI)，都是基于对两个句子之间关系的理解，而语言建模并没有直接捕捉到这些关系。...训练目标是正确的起始位置和结束位置的对数概率之和。数学上，起始位置的概率向量为: ? T_i是我们关注的词。对于端点位置也有一个类似的公式。
输入两句话，然后Bert输出的是单词的embedding(词向量)。这时从图中可以看出，有两个特殊的输入单词———SEP和CLS。SEP这个单词的意思就是告诉Bert，左右的两个句子是分开的。...CLS这个单词的意思就是告诉Bert，这里是要做一个分类任务。然后将这个CLS输出的embedding放入一个简单的分类器中(simple linear)来预测两个句子是不是一句话。...接下来详细说一说在Bert中，如何在SQuAD上解决阅读理解这个问题的。 在原始的Bert任务中，就已经利用SQuAD来做阅读理解任务了。...因为SQuAD数据集中的答案是可以直接在文章中抽取出来，所以得到答案起始位置的id和结束位置的id可以直接抽取出正确的答案。 我们使用文章一开始那个例子给大家举例。...我们对于这样的问题解法其实和上面没有任何区别，如果我们获得起始位置id比结束位置id大的情况，那么这种不合理的输出，我们就认为这个问题没有答案。
通过跟随 "LangChain 系列" 中的文章，您将全面了解如何在各种 NLP 任务中使用 LangChain，并发挥您的 NLP 项目的全部潜力。...4.add_start_index：此参数是一个布尔标志，确定是否在元数据中包含每个块在原始文档中的起始位置。包含此信息可能有助于跟踪每个块在原始文档中的来源。...•add_start_index：该参数决定是否在元数据中包含每个块在原始文档中的起始位置。这里设置为 True，所以这些信息将被包含在内。...元数据包括块在原始文档中的起始位置，由 add_start_index 参数指定。 在这个过程中，我们打印出 PDF 加载的页数和分割器创建的块数。在这个例子中，我们有 26 页和 151 个块。...嵌入"听起来可能是一个复杂的术语，但实际上，它是一种将单词、句子或整个文档转化为数值向量或'嵌入'的方法。这些向量以一种计算机可以理解的方式捕捉单词和句子的意义和关系。
NLP任务概述 NLP需要一组任务的组合，如下列举所示： 分词 文本可以分解为许多不同类型的元素，如单词、句子和段落（称为词或词项），并可选地对这些词执行附加处理；这种额外的处理可以包括词干提取、词元化...一些NLP任务，如词性标注和实体提取，是针对单个句子的。对话式的应用程序还需要识别单独的句子。为了使这些过程正确工作，必须正确地确定句子边界。...实体（诸如人物和地点等）与具有名称的类别相关联，而这些名称识别了它们是什么。 NER过程涉及两个任务： 实体检测 实体分类 检测是指在文本中找到实体的位置。...其目的是为句子找到最优的标签序列。还可以使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。在这些模型中，状态转换是不可见的。...对句子进行适当的标注可以提高后续处理任务的质量，可用于许多后续任务，如问题分析、文本情感分析等。 分类 分类涉及为文本或文档中找到的信息分配标签。当过程发生时，这些标签可能已知，也可能未知。
特别是在预训练模型中，如BERT，通常在句子后面附加一个特殊的符号[CLS]。大家普遍认为这个符号是用来从所有位置接收和总结有用信息的，[CLS]的上下文表示将被用作下游任务中句子的表示。...由于[CLS]符号的作用不同于自然包含语义的规则词，我们认为，如果把它的位置当作词在句子中的位置来对待，它将是无效的。...例如，如果对这个符号进行相对位置编码，注意力的分布很可能会偏向于前几个单词，从而影响对整个句子的理解 ?...在上面展开的式子里，展示了单词嵌入和位置嵌入是如何在注意模块中进行投影和查询的。我们可以看到，扩展后出现了四项: 词与词的相关性、词与位置的相关性、位置与词的相关性、位置与位置的相关性。...从位置上解开[CLS]符号 尽管句子中的单词具有局部依赖关系，然而，Transformer模型的输入序列并不总是一个自然的句子。 Bert中，一个特殊的符号[CLS]通常附加在句子的开头。
任务特定架构的微调简化：预训练的BERT模型能够轻松适应各类任务，如问答和语言推理等，仅需添加少量输出层进行微调，而无需对模型架构进行大规模的任务特定修改。...在MLM中，被屏蔽单词的最终隐藏向量被送入词汇表上的softmax层进行预测。 在训练过程中，我们随机选择每个序列中15%的单词进行屏蔽和预测。...这种策略增加了训练数据的多样性，并促使模型不依赖于特定的掩盖词汇来做出预测，从而学习到更加鲁棒的上下文表征。 剩余的10%概率下，单词保持不变，不进行掩盖。...输入表示： 在构建输入序列时，句子A（通常是第一个句子或问题）会以[CLS]标记开始，接着是句子A的单词，然后是[SEP]标记，然后是句子B（通常是第二个句子或答案）的单词… 通过在句子之间插入[SEP...位置嵌入： 与[CLS]类似，[SEP]也有一个对应的嵌入向量，这个向量是模型学习到的，并且与[CLS]的嵌入向量不同。这个嵌入向量帮助模型理解[SEP]标记在序列中的位置和作用。
我将单独解释每个方法，使用图来表示为什么它工作，并演示如何在Python中实现这些技术。...Bag of Words，词袋方法通过简单地为每个单词创建一列并用数字指示单词所在的位置，将单词表示为向量。向量的大小将与语料库中单词的数量相同。...可能有一些特定领域的词更为重要，但由于它们不那么频繁，因此会丢失或被模型忽略。 TF-IDF代表词频-逆文档概率 词频：当前文档中该词的词频。 逆文档概率：对单词在语料库中的罕见程度进行评分。...BERT使用“Wordpiece”嵌入(3万单词)和句子嵌入(句子嵌入)来显示单词在哪个句子中，以及表示每个单词在句子中的位置的位置嵌入(位置嵌入)。然后可以将文本输入BERT。...sentence-transformers允许我们利用预训练的BERT模型，这些模型已经在特定任务(如语义相似度或问答)上训练过。这意味着我们的嵌入是专门针对特定任务的。
它是一个RNN-based的语言模型，其任务是学习句子中的下一个单词或者前一个单词是什么。 ?...而在两个句子的开头，放一个[CLS]标志符，将其得到的embedding输入到二分类的模型，输出两个句子是不是接在一起的。 ? 实际中，同时使用两种方法往往得到的结果最好。...二分类模型从头开始学，而Bert在预训练的基础上进行微调（fine-tuning）。 ? 文中还有很多其他的应用，如单词分类： ? 如自然语言推理任务，给定一个前提／假设，得到推论是否正确： ?...最后一个例子是抽取式QA，抽取式的意思是输入一个原文和问题，输出两个整数start和end，代表答案在原文中的起始位置和结束位置，两个位置中间的结果就是答案。 ? 具体怎么解决刚才的QA问题呢？...GPT-2是Transformer的Decoder部分，输入一个句子中的上一个词，我们希望模型可以得到句子中的下一个词。 ? ?
训练的过程也非常简单，就是将 n 个词的词嵌入 W_{e} 加上位置嵌入 W_{p} ，然后输入到 Transformer 中，n 个输出分别预测该位置的下一个词 可以看到 GPT 是一个单向的模型，GPT...文本相似度（Similarity）：对于文本相似度任务，由于相似度不需要考虑两个句子的顺序关系，因此，为了反映这一点，作者将两个句子分别与另一个句子进行拼接，中间用$进行隔开，并且前后还是加上起始和结束符...，然后分别将拼接后的两个长句子传入Transformer，最后分别得到两个句子的向量 h_{l}^{m} ，将这两个向量进行元素相加，然后再接如线性层和softmax层。...我们在编码 it 的语义的时候需要同时利用前后的信息，因为在这个句子中，it 可能指代 animal 也可能指代 street。根据 tired，我们推断它指代的是 animal。...：ELMo 将词嵌入添加到特定任务中，作为附加功能；GPT 则针对所有任务微调相同的基本模型 GPT 与 BERT 的区别 预训练：GPT 预训练的方式和传统的语言模型一样，通过上文，预测下一个单词
即，假设词汇库单词量是10000个单词，则可以用1*10000的矩阵来表示每个单词，单词在对应词汇表中的位置是1，其他位置是0。...如man是第5391个单词，则矩阵为[0 0 0 ... 0 0 1 0 0 ... 0]T，这里的1就是在矩阵的第5391个位置。 这样做有个缺点，即词语之间无法建立任何联系，只有自身的位置关系。...词嵌入，可以理解成把每个词语嵌入到一个300维的物体中，在这个维度中找到一个特定的位置，放置这个词语。...二、使用词嵌入 1、介绍 从句子中，找出Sally Johnson是个名字： 由orange farmer 可知，Sally Johnson 是个人名，而非公司名。...或者使用现成的训练过的开源词嵌入模型。 2）从词嵌入中提取出的所需的模型数量（如10万个单词），同时适当减少词语的特征维度，并将词嵌入模型迁移到我们小训练集的新任务上。
例子 在生成语法中，一个句子如“John eats an apple”可以被视为从更高层次的“S”（句子）符号生成的，其中“S”可以被分解为主语（NP，名词短语）和谓语（VP，动词短语）。...依存语法（Dependency Grammar） 背景 依存语法的核心思想是语言中的词相互依赖来传达意义。这一理论强调了单词之间的关系，而不仅仅是它们在句子中的位置。...在这一部分，我们将详细介绍这两个概念，以及它们在句法分析中的重要性。 短语（Phrase） 短语是一组单词，它们在句子中作为一个单元出现，并且通常具有特定的语法和语义功能。...输出：句子中每个词可能属于的短语类型（如名词短语、动词短语等）。...实际操作层面，PyTorch的应用进一步揭示了如何在现实任务中实施这些理论。通过整合理论和实践，我们不仅能更深刻地理解语言结构，也能更有效地处理各种NLP问题。
spaCy为任何NLP项目中常用的任务提供一站式服务，包括： 符号化 词形还原 词性标注 实体识别 依赖解析 句子识别 单词到矢量转换 许多方便的方法来清理和规范化文本 我将提供其中一些功能的高级概述，...实体识别 实体识别是将文本中找到的命名实体分类为预定义类别（如人员，地点，组织，日期等）的过程.scaCy使用统计模型对广泛的实体进行分类，包括人员，事件，艺术作品和国籍/宗教（参见完整清单的文件）。...PERSON 不言自明， NORP 是民族或宗教团体，GPE识别位置（城市，国家等）， DATE 识别特定日期或日期范围，ORDINAL 识别代表某种类型的订单的单词或数字。...虽然我们讨论Doc方法的主题，但值得一提的是spaCy的句子标识符。NLP任务想要将文档拆分成句子并不罕见。...在后面的文章中，我将展示如何在复杂的数据挖掘和ML任务中使用spaCy。
然后，BERT是“深度双向”模型，双向就意味着BERT在训练过程中关注当前位置的上下文信息。 上下文信息对准确理解语义很重要的。看下面这个例子，两句话中都包含了同一个单词“bank”： ?...其中许多都是创造性的设计选择可以让模型表现更好。 首先，每个输入嵌入都是三个嵌入的组合： 1.位置嵌入：BERT学习并使用位置嵌入来表达单词在句子中的位置。...在上面的示例中，所有为EA的标记都属于句子A（对于EB一样） 3.令牌嵌入：这些是从WordPiece令牌词汇表中为特定令牌学习的嵌入 对于给定的令牌，其输入表示形式是通过将相应的令牌，段和位置嵌入相加而构造的...BERT的作者还介绍了一些遮掩语言模型的注意事项： 为了防止模型过于关注特定位置或被遮掩的标记，研究人员随机遮掩15％的单词 被遮掩的单词并不总是[MASK]取代，在针对特定任务的微调阶段是不需要[MASK...任务很简单，给A和B两个句子，判断B是A之后的下一句，或只是一个随机句子？ 由于这是一个二分类问题，将语料库中的句子分解为句子对就可以得到大量训练数据。
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