言语的结构化
从言语结构化实际基础,到 1750 亿参数的 GPT-3。一部 NLP 的百年发展史。
决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉途径则代表的某个能够的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所阅历的途径所表示的对象的值。决策树仅有单一输入,若欲有复数输入,可以建立独立的决策树以处理不同输入。中决策树是一种常常要用到的技术,可以用于分析数据,异样也可以用来作预测。
言语模型简单来说就是一串词序列的概率分布。详细来说,言语模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的能够性。在实际中,假如文本的长度较长,P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难。因此,研讨者们提出运用一个简化模型:n元模型(n-gram model)。在 n 元模型中估算条件概率时,只需求对当前词的前 n-1 个词停止计算。在 n 元模型中,传统的方法普通采用频率计数的比例来估算 n 元条件概率。当 n 较大时,机会存在数据稀疏成绩,导致估算结果不准确。因此,在百万词级别的语料中,普通也就用到三元模型。
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