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NLP知识总结和论文整理
词向量 参考论文: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space CBOW (Continuous Bag-of-Word): 挑一个要预测的词，来学习这个词前后文中词语和预测词的关系。 Skip-Gram: 使用文中的某个词，然后预测这个词周边的词。相比 CBOW 最大的不同，就是剔除掉了中间的预训练模型一：ELMO
词向量-ELMo介绍 Deep contextualized word representations获得了NAACL 2018的outstanding paper award，其方法有很大的启发意义，本文则是对其做了一个简要梳理。 Motivation 预训练的word representation在NLP任务中表现出了很好的性能，已经是很多NLP任务不可或缺的一部分，论文作者NLP获取词向量的方法（Glove、n-gram、word2vec、fastText、ELMo 对比分析）
自然语言处理的第一步就是获取词向量，获取词向量的方法总体可以分为两种两种，一个是基于统计方法的，一种是基于语言模型的。 1 Glove - 基于统计方法 Glove是一个典型的基于统计的获取词向量的方法，基本思想是：用一个词语周边其他词语出现的次数（或者说两个词共同出现的次数）来表第十篇：上下文表示
目录 词向量/嵌入 RNN 语言模型 大纲 ELMo ELMO:Embeddings from Language Models 提取上下文表示 ELMO 有多好？ 其他发现 BERT RNN 的缺点 BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers 目标 1：掩码语言模型 目标 2：下一句预测 训练/模型详细信息 如何使用BERTNLP复习总结
NLP复习总结 1. 词嵌入 word2vec word2vec核心要点： 1.两个重要模型：CBOW(continuous Bag-of-words Model)、skip-gram模型。 投影层不使用激活函数 2.两个高效优化技巧：Hierarchical softmax、Negativa sampling。 负采样顾名思义就是对负样本就行采样，需要一个概率分布，使用词频⼤规模⽆监督预训练语⾔模型与应⽤（上）
本系列是七月算法nlp就业班学习笔记。 文章目录 1 单词作为语言模型的基本单位的缺点2 character level modeling3预训练句子向量3.1 skip-thought3.2 InferSent3.3 句子向量评价数据集 4 预训练文档向量5 ELMO 1 单词作为语言模型的基本单位的缺点 单词量有限，遇到没有见机器学习-32-ELMO、BERT、GPT
ELMO、BERT、GPT 背景 机器是如何理解我们的文字的呢？最早的技术是1-of-N encoding，把每一个词汇表示成一个向量，每一个向量都只有一个地方为1，其他地方为0。但是这么做词汇之间的关联没有考虑，因为不同词之间的距离都是一样的。 所以，接下来有了word class的概念，举例说dog、cat和NLP（九）transformer
一、引言 在理解了ELMO和attention之后，在理解transformer就容易很多。transformer中会需要用到前面说的注意力机制，理解了transformer后我们还可以继续往下了解bert的原理。 二、结构 上面这个图大体就可以说明transform的过程了。它主要分为编码器和解码器两大部分，在上图中，左边部NLP面试问题个人总结-词向量技术
（引用自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 ，本文作个人学习用） 1 语言模型介绍 什么是语言模型？其实看上面这张PPT上扣下来的图就明白了，为了能够量化地衡量哪个句子更像一句人话，可以设计如上图所示函数，核心函数P的思想是根据句子里面前面的一系列前导单词预测后面跟哪个单词的【论文笔记】《基于深度学习的中文命名实体识别研究》阅读笔记
作者及其单位：北京邮电大学，张俊遥，2019年6月，硕士论文 摘要 实验数据：来源于网络公开的新闻文本数据；用随机欠采样和过采样的方法解决分类不均衡问题；使用BIO格式的标签识别5类命名实体，标注11种标签。 学习模型：基于RNN-CRF框架，提出Bi-GRU-Attention模型；基于改进的ELMo可移植模型。 一，广告行业中那些趣事系列3：NLP中的巨星BERT
摘要：上一篇广告行业中那些趣事系列2：BERT实战NLP文本分类任务(附github源码)通过项目实战讲解了如何使用BERT模型来完成文本分类任务。本篇则从理论的角度讲解BERT模型的前世今生。BERT虽然在模型创新的角度来说并不是非常出色，但它是近几年NLP领域杰出成果的集大成者。BERT大火NLP词向量模型总结：从Elmo到GPT,再到Bert
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[转] 前沿技术-从Attention,Transformer,ELMO,GPT到BERT
link: http://www.bdpt.net/cn/2019/01/22/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%EF%BC%9A%E5%89%8D%E6%B2%BF%E6%8A%80%E6%9C%AF-%E4%BB%8Eattentiontransformerelmogpt%E5%88%B0bert/ 欢迎转载，作者：Ling，注明出处：前沿技术-从Attention,Transformer,ELMO,GPT到BERT深度学习 -- >NLP -- > Deep contextualized word representations(ELMo)
本文将分享发表在2018年的NAACL上，outstanding paper。论文链接ELMo。该论文旨在提出一种新的词表征方法，并且超越以往的方法，例如word2vec、glove等。 论文贡献点 能捕捉到更复杂的语法、语义信息。 能更好的结合上下文内容，对多义词做更好的表征。（以往的词表征方法，例如word2ve