人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

ELMo模型的优势在于其双向架构能够同时提取到目标词元上下文两个方向上的特征,而GPT只能提取到顺序的特征;GPT模型的优势在于其通用性,对于不同的下游任务只需要对原本的模型进行相当小的结构调整,而ELMo则需要设计处理下游任务的模型结构。2018年Google的Devlin等人提出的BERT(BidirectionalEncoder...

计算机行业大模型专题报告:多模态引领新篇章

语义单元（Token）是数据输入大模型的最小单位，分词技术和向量化属模型核心技术。分词（Tokenization）是自然语言处理领域的常用技术，指将完整的文本信息切分为语义单元（Token）并将其进行数值化作为模型输入。当前以Sub-word为单位进行分词是最常用的方式，而具体的分词方式例如BPE、WordPiece、UniLM等技...

数据库半年度盘点:20+国内外数据库重大更新及技术精要

MAXSCORE算法,直译“最大分值”,在倒排索引中用于快速查询最匹配的TOP-K个数据文档。2、_inference外部智能模型推理集成_inference是一个智能模型推理接口,最开始只能接入Elasticsearch平台自己挂载的机器学习模型,来进行相关推理工作。截止到上半年,已经可以支持多个外部人工智能模型接口,只需要获得认证授权即可,无需...

《2024中国数据要素产业图谱1.0版》重磅发布

3、基于预设词表,通过标识分词的词性、权重、词序等特征的关键词生成方法:对目标文本进行分词处理,得到词语集合;生成所述词语集合中每个词语的词向量,得到词向量集合;基于所述词向量集合,生成文本向量;基于所述词语集合、所述词向量集合和所述文本向量,生成关键词,提升科技领域内容的关键词生成准确度。4、基于“四力...

我们试着让5个国内AI大模型教会大家Token的秘密,看看你能学会吗

Token是自然语言处理中的一个基本概念,它是指将文本分解成具有独立意义的最小单元。例如,在英文中,单词、句子都可以看作是不同的Token。在处理文本时,大模型通常会将文本分解成多个Token,并通过对这些Token的分析和预测来理解文本的含义。对于单词倒转这样的任务,大模型通常无法直接完成。这是因为大模型在处理文本时...

自然语言处理工具中的中文分词器介绍

基于词典分词算法,也称为字符串匹配分词算法(www.e993.com)2024年11月16日。该算法是按照一定的策略将待匹配的字符串和一个已经建立好的"充分大的"词典中的词进行匹配,若找到某个词条,则说明匹配成功,识别了该词。常见的基于词典的分词算法为一下几种:正向最大匹配算法,逆向最大匹配法,最少切分法和双向匹配分词法等。

中文NLP的分词真有必要吗?李纪为团队四项任务评测一探究竟 ACL 2019

自2003年第一个国际中文分词库出现以来,中文分词取得了很多进展。在早期,大多时候,分词都基于一个预定义的词典进行。在这一时期,一个最为简单且具有健壮性的模型即最大匹配模型,该模型最简单的版本即从左至右的最大匹配模型(maxmatch)。这一时期,新模型的提出主要来源于出现新的分词标准。

自然语言处理(NLP)的基础难点:分词算法

分词算法根据其核心思想主要分为两种:第一种是基于字典的分词,先把句子按照字典切分成词,再寻找词的最佳组合方式,包括最大匹配分词算法、最短路径分词算法、基于N-Grammodel的分词算法等;第二种是基于字的分词,即由字构词,先把句子分成一个个字,再将字组合成词,寻找最优的切分策略,同时也可以转化成序列标...

自然语言处理中的分词问题总结

Hanlp支持基于HMM模型的分词、支持索引分词、繁体分词、简单匹配分词(极速模式)、基于CRF模型的分词、N-最短路径分词等。实现了不少经典分词方法。Hanlp的部分模块做了重要优化,比如双数组,匹配速度很快,可以直接拿过来使用。Hanlp做了不少重现经典算法的工作,可以去GitHub上看一下!

百度飞桨又开源中文NLP工具箱:主打工业应用,支持6大任务

BI-LSTM(BidirectionalLongShortTermMemory),序列模型,采用双向LSTM结构,更好地捕获句子中的语义特征。ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration),百度自研基于海量数据和先验知识训练的通用文本语义表示模型,并基于此在情感倾向分类数据集上进行fine-tune获得。