开发者用脚投票,通义千问风靡中英文AI社区,今日再开炸裂新模型
相比其他Tokenizer(分词器),能用更少的Token表示更多的信息,通过节省Token的数量来实现更低的成本。此外,通义千问团队重点针对长序列数据建模做了优化,采用当前最有效的策略,包括但不限于DynamicNTK、Log-NAttentionScaling、WindowAttention等,并做了一些细节的调整以保证长序列数据上模型表现效果更稳定。目前,Q...
华为盘古大模型变「小」,1.5B也很能打
1、分词器裁剪(Tokenizer):在小的模型直接继承大模型的Tokenizer会引入冗余参数,增加计算开销增加。删除Tokenizer中的低频词汇,可以减少Tokenizer参数量,为模型主体留足空间。2、模型架构调优:模型的深度、宽度对小语言模型效果极大。同参数量下,较深的模型往往效果更好,但推理效率更低。3、参数继承:继...
NLP自然语言处理中英文分词工具集锦与基本使用介绍
分词结果如下:二、英文分词工具1.NLTK:二者之间的区别在于,如果先分句再分词,那么将保留句子的独立性,即生成结果是一个二维列表,而对于直接分词来说,生成的是一个直接的一维列表,结果如下:2.SpaCy:3.StanfordCoreNLP:分词结果
中英文最大AI模型世界纪录产生 大模型竞赛新阶段来了
英文由单词组成,具有天然的分词属性。而中文需要对句子首先进行分词处理,如“南京市长江大桥”,南京市|长江|大桥、南京|市长|江大桥,错误的分词会让AI产生歧义。相比于英文有空格作为分隔符,中文分词缺乏统一标准,同样一个词汇在不同语境、不同句子中的含义可能会相差甚远,加上各种网络新词汇参差不齐、中英文混...
一文详解如何用 python 做中文分词
单词之间已经不再紧紧相连,而是用空格做了区隔,就如同英文单词间的自然划分一样。你是不是迫不及待要用分词后的中文文本作词云了?可以,输入以下语句:fromwordcloudimportWordCloudwordcloud=WordCloud().generate(mytext)%pylabinlineimportmatplotlib.pyplotasplt...
备战高考:从中英文差别剖析高考改错
备战高考:从中英文差别剖析高考改错高考试题中短文改错往往使学生失分较多,主要原因是短文中将中学生平时写作时经常犯的各种典型错误集中在了一起(www.e993.com)2024年7月25日。从往年命题来看,很多错误的设置都是针对中英文的差别,而这也是学生难以克服的问题。1.名词的差异英语中可数名词有单复...
干货|国内最常用的17个语料库
莎士比亚戏剧英汉平行语料库由上海交通大学的学者研究构建,容量约600万字词。该语料库由英文原文和三个版本的译文构成,在分词的基础上实现了词性标注,以及人物对话层面的对齐,该库可以展开一对一及一对多的平行检索,为莎剧翻译研究和语言研究提供了宝贵资源。
刘华| 基于影视资源库的汉语移动学习资源建设
2.赋予一级词汇权重为1,二级为2,三级为3,附录为4,纲外词汇权重为5。对于分词校对后的影视片段,将其词汇赋予不同权重,统计其所有词汇的平均权重。3.片段长度,即词语数量,也会影响常用度,我们将词语数取常用对数后(平滑其影响),与平均权重相乘,即为常用度。
优秀论文选登 | 基于文本大数据分析的会计和金融研究综述
但是,英文和中文是两种不同的语言:英文天生用空格分隔词汇,而中文则没有词汇分隔符。这就导致中文分词比英文分词难得多。幸运的是,Python中已经有结巴这一模块,可以进行中文分词、词性标注等。虽然如此,中文分词仍然不如英文分词准确,因为中文分词基于自然语言处理技术,本质上并不精确。同时,大部分中文财务文档是PDF...
AI时代需要怎样的输入法?解构讯飞第11代输入法五大亮点
具体新升级的讯飞输入法能给用户带来怎样不同的输入体验,这些升级背后讯飞输入法又融入了哪些独有的AI能力?为此,智东西对话科大讯飞输入法业务部总经理程坤,在解构讯飞输入法五大新亮点的同时,进一步解开讯飞在AI赋能输入法方面的逻辑和思考。一、语音输入进化,应对中英文夹杂、嘈杂街头考验...