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NLP 7 Paper 1 Deep Learning Systems课程笔记 2 Installment 2 Python 2 Tutorial 5 Sources 1 Pytorch 1 Algorithm 2 Knowledge Graph 1 Math 1
自然语言处理——语言模型 自然语言处理——语言模型
语音识别系统的目的，是把语音转换成文字。具体来说，是输入一段语音信号，要找一个文字序列（由词或字组成），使得它与语音信号的匹配程度最高。这个匹配程度，一般是用概率表示的。用$X$表示语音信号，$W$表示文字序列，则要求解的是下面这个问题：
2023-02-22 NLP
Language Model
Tokenization for NLP Tokenization for NLP
Tokenization的目地是将输入文本分割成一个个token，和词典配合以让机器认识文本。它的难点在于如何获得理想的切分，使文本中所有的token都具有正确的表义，并且不会存在OOV问题。 词粒度词粒度的切分就跟人类平时理解文本原理一
2022-11-05 NLP
Tokenization
梯度下降算法 梯度下降算法
梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着3种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）、小批量梯度下降（Mini-Batch G
2022-08-10 NLP
NLP
Bert Bert
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为Decoder是不能获要预测的信息的。 模型的主要创新点都在pr
2022-07-29 NLP
Bert
Transformer Transformer
Why Transformer?在谷歌2007年提出《Attention Is All You Need》后，基于Attention思想的Transformer模型开始越来越多地出现在大众眼中。Transformer模型基于encoder-
2022-02-08 NLP
Transformer
NER学习整理 NER学习整理
什么是NER命名体识别（Named Entity Recognition, NER），旨在识别文本中感兴趣的实体，如位置、组织和时间。已识别的实体可以在各种下游应用程序中使用，如根据患者记录去识别和信息提取系统，也可以作为机器学习系统的特性
2021-12-31 NLP
NER
ASR错误自动识别与纠正 ASR错误自动识别与纠正
背景随着科技的发展，越来越多种类的智能语音产品出现。虽然智能语音产品种类，但是他们依赖着有着像汽车发动机一样重要的内核——语音对话系统（Spoken dialogue systems）。一个好的语音对话系统可以帮助用户高效的解决一些问题，或
2021-12-31 NLP
ASR纠错