《教育研究》2024年第10期 高洁 等 《生成式人工智能的语言局限...

“词向量”(wordvector),也即“词嵌入”(wordembedding)作为该范式的重要方法,体现“语言可被价值衡量,具有特定价值”的理念。相比传统自然语言处理因参数量过少,必须顾及语言符号所代表的涵义及特征,需要对词语之间的距离、顺序等进行细致的形式分析,词向量方法的“整个计算过程是针对没有语言符号的实数值进行的”...

词嵌入的经典方法,六篇论文遍历Word2vec的另类应用

word2vec做的就是把文字变成对计算机有意义的输入,简单来说就是把这些东西映射到一个空间里,我们平时为了表示位置可能是三维空间,也就是xyz,但是在图片啊、文本啊这种领域里,三维空间不太够,就可能去到另外一个N维空间,在这个空间里,就像三维空间里人的鼻子要跟嘴挨得近一样,我们也希望相似的东西在这个新...

如何用Word2vec轻松处理新金融风控场景中的文本类数据

在word2vec中使用最重要的两个模型分别是CBOW和Skip-gram模型,前者是利用词的上下文预测当前的单词,后者则是利用当前词来预测上下文。我们先以CBOW为例,CBOW全称是ContinuousBag-of-WordsModel,即连续的词袋,因为它用连续空间来表示词,而且这些词的先后顺序并不重要。它的神经网络结构设计如下:输入层:词w的上...

劳动仲裁文书纠错系统,查错补漏中让仲裁办案工作一键减负

3.易用性高:支持word/wps文档插件方式打开。4.实用性好:提供各种专业实用功能,包括自动排版、自动附加法律条文、文书制作权威规范参考等功能。5.纠错功能全面:系统不仅对错别字词等通用文字类错误进行检查,同时针对裁决书中重点信息项是否完整、是否规范,法律依据是否准确,上下文逻辑是否合理,法条、金额、人名等...

word中的替换你会用吗?小替换解决大问题

在一篇文档中,我们可能需要对某些重要的字或词语加以重视,可能会将其加粗或者是换上红色字体。操作步骤:第一步:使用Word快捷键「Ctrl+H」,打开查找替换窗口;第二步:在出现的窗口上的查找内容输入这个文字,替换内容框中为空;

专栏| Bi-LSTM+CRF在文本序列标注中的应用

首先将单个word拆分成单个字母组成的序列,并使用Bi-LSTM生成词向量W(char),网络的结构如图9所示:图9字符序列生成wordembedding然后可以用基于word的embedding算法(例如GloVe,CBOW等)生成词向量W(glove)(www.e993.com)2024年11月1日。将两个词向量拼接起来W=[W(glove),W(char)],这样的词向量中包含了word的...

每分钟62个词,它帮助中风、渐冻症患者“开口说话”

此处的RNN是使用TensorFlow2训练的5层门控循环单元架构。最后,将音素概率与大词汇量语言模型(在Kaldi中实现的自定义125,000词三元组模型)相结合,以解码最可能的句子。技术部分,FrankWillett还补充说,他们并没有在方案中采用「下一个单词预测(nextwordprediction)」,语言模型只负责输出迄今为止...

搜索中的 Query 理解及应用

根据query中是否有不在词典中本身就有错误的词语(Non-word),可以将query错误类型主要分为Non-word和Real-word两类错误。其中,Non-word错误一般出现在带英文单词或数字的query中,由于通过输入法进行输入,不会存在错误中文字的情况,所以中文query如果以字作为最小语义单元的话一般只会存在...

变身抓重点小能手:机器学习中的文本摘要入门指南 | 资源

第五步:用加权频率替换单词把句子中的每个单词都替换成加权频率,就可以计算这个句子的权重。比如在志明和春娇这个例子当中,第一句在整个段落中的权重是最大的,那么它就将构成摘要的主体部分。以上是机器学习实现文本摘要的基本步骤,下面我们来看看如何在真实世界中构建摘要生成器。

迁移学习在自然语言处理中的应用之通用语言建模

图3Tokenization这些word存在于词表中,是常见的word,但是像<unk>这样的out-of-vocabulary(OOV)的token,embedding无法有效处理。对于任何只出现几次的word,模型将很难计算出特定word的语义,所以创建了一个词表来解决这个问题。word2vec无法正确处理UNK的词。当一个词未知时,就不能得到它的向量,所以它只能随...