AI大模型开发原理篇-2:语言模型雏形之词袋模型
基本概念
词袋模型(Bag of Words,简称 BOW)是自然语言处理和信息检索等领域中一种简单而常用的文本表示方法,它将文本看作是一组单词的集合,并忽略文本中的语法、词序等信息,仅关注每个词的出现频率。
- 文本表示:词袋模型将每篇文本(如句子或文档)转换为一个固定长度的向量,其中每个元素表示词汇表中某个特定词在该文本中出现的次数。
- 忽略顺序:词袋模型不考虑词语出现的顺序,只关注哪些词出现以及每个词的频率。
比如下面这2句话:
- "沐雪喜欢吃葡萄"
- "葡萄是沐雪喜欢的水果"
词袋模型会将这两个句子表示成如下的向量。
{"沐雪": 1, "喜欢": 1, "吃": 1, "葡萄": 1}
{"葡萄": 1, "是": 1, "沐雪": 1, "喜欢": 1, "的": 1, "水果": 1}
通过比较这两个向量之间的相似度,我们就可以判断出它们之间关联性的强弱。
构建词袋模型的步骤
1、文本预处理
- 分词:将文本划分为独立的词(对于英文,通常是按空格和标点符号分词;对于中文,可能需要分词工具如jieba)。
- 去除停用词(可选):如“的”、“是”、“和”等无实际意义的高频词。
- 大小写标准化(可选):统一大小写,如将所有字母转换为小写。
- 去除标点符号(可选):去掉文本中的标点符号,以避免干扰。
2、构建词汇表
例如,假设我们有以下两个句子:
词汇表为:["我", "爱", "自然语言", "学习"]
- 词袋模型会构建一个文本数据集中的所有不同词汇组成的词汇表。这个词汇表的每个词都会成为向量的一个维度。
- “我 爱 自然语言”
- “我 学习 自然语言”
3、构建词频向量
例如,句子“我 爱 自然语言”在词汇表["我", "爱", "自然语言", "学习"]中出现的次数为:
因此,文本“我 爱 自然语言”可以表示为向量:[1, 1, 1, 0]。
对于第二个句子“我 学习 自然语言”,它在同样的词汇表中的表示为:
对应的词袋向量为:[1, 0, 1, 1]。
- 对每篇文本,统计词汇表中每个词在文本中出现的次数。文本中的每个词都会映射到一个数字,表示该词在该文本中的出现次数。
- "我":1次
- "爱":1次
- "自然语言":1次
- "学习":0次
- "我":1次
- "爱":0次
- "自然语言":1次
- "学习":1次
4、构建特征矩阵
假设有两个文档,分别为“我 爱 自然语言”和“我 学习 自然语言”,其特征矩阵为:
文档 | 我 | 爱 | 自然语言 | 学习 |
---|---|---|---|---|
文档1 | 1 | 1 | 1 | 0 |
文档2 | 1 | 0 | 1 | 1 |
- 如果我们有多个句子或文档,最终的结果就是一个特征矩阵,其中每一行表示一个文档,每一列表示词汇表中的一个词。矩阵的元素表示词汇表中相应词在该文档中出现的次数。
5、计算余弦相似度
计算余弦相似度(Cosine Similarity),衡量两个文本向量的相似性。余弦相似度可用来衡量两个向量的相似程度。它的值在-1到1之间,值越接近1,表示两个向量越相似;值越接近-1,表示两个向量越不相似;当值接近0时,表示两个向量之间没有明显的相似性。在文本处理中,我们通常使用余弦相似度来衡量两个文本在语义上的相似程度。对于词袋表示的文本向量,使用余弦相似度计算文本之间的相似程度可以减少句子长度差异带来的影响。
补充:
余弦相似度和向量距离(Vector Distance)都可以衡量两个向量之间的相似性。余弦相似度关注向量之间的角度,而不是它们之间的距离,其取值范围在-1(完全相反)到1(完全相同)之间。向量距离关注向量之间的实际距离,通常使用欧几里得距离(Euclidean Distance)来计算。两个向量越接近,它们的距离越小。
如果要衡量两个向量的相似性,而不关心它们的大小,那么余弦相似度会更合适。因此,余弦相似度通常用于衡量文本、图像等高维数据的相似性,因为在这些场景下,关注向量的方向关系通常比关注距离更有意义。而在一些需要计算实际距离的应用场景,如聚类分析、推荐系统等,向量距离会更合适。
矩阵图中每个单元格表示两个句子之间的余弦相似度,颜色越深,句子在语义上越相似。例如,“这部电影真的是很好看的电影”和“电影院句子在语义上越相似。例如,“这部电影真的是很好看的电影”和“电影院的电影都很好看”交叉处的单元格颜色相对较深,说明它们具有较高的余弦相似度,这意味着它们在语义上较为相似。
词袋模型的优缺点
优点:
- 简单易懂:词袋模型非常直观,理解和实现都比较简单。
- 不依赖语法:能够处理没有语法结构的文本,适用于许多实际应用。
- 容易计算:由于不考虑词序列,可以直接进行计算,且非常适合机器学习中的特征提取。
缺点:
- 忽略词序:词袋模型无法捕捉到词语之间的顺序关系,因此不能处理像“我爱自然语言”和“自然语言我爱”这种顺序不同但含义相同的情况。
- 稀疏性:对于大型语料库,词汇表的大小会非常庞大,这可能导致特征矩阵非常稀疏,大量的零值会降低计算效率。
- 语义信息丢失:仅关注词频而忽略了语法和上下文信息,导致词袋模型在处理词义和上下文依赖时的能力较弱。
词袋模型的应用场景
- 文本分类:如垃圾邮件识别、情感分析、主题分类等。
- 信息检索:将文档表示为词袋模型,计算文档与查询的相似度。
- 推荐系统:利用文本特征进行推荐,例如根据用户的评论进行商品推荐。
One-Hot编码
One-Hot编码也可以看作一种特殊的词袋表示。在One-Hot编码中,每个词都对应一个只包含一个1,其他元素全为0的向量,1的位置与该词在词汇表中的索引对应。在单词独立成句的情况下,词袋表示就成了One-Hot编码。比如上面的语料库中,“我”这个单词如果独立成句,则该句子的词袋表示为[1, 0, 0, 0],这完全等价于“我”在当前词汇表中的One-Hot编码。
词袋模型与N-Gram模型的区别
N-Gram和Bag-of-Words是两种非常基础但是仍然十分常用的自然语言处理技术,它们都用于表示文本数据,但具有不同的特点和适用场景。
N-Gram是一种用于语言建模的技术,它用来估计文本中词序列的概率分布。N-Gram模型将文本看作一个由词序列构成的随机过程,根据已有的文本数据,计算出词序列出现的概率。因此,N-Gram主要用于语言建模、文本生成、语音识别等自然语言处理任务中。
(1)N-Gram是一种基于连续词序列的文本表示方法。它将文本分割成由连续的N
个词组成的片段,从而捕捉局部语序信息。
(2)N-Gram可以根据不同的N
值捕捉不同程度的上下文信息。例如,1-Gram(Unigram)仅关注单个词,而2-Gram(Bigram)关注相邻的两个词的组合,以此类推。
(3)随着N的增加,模型可能会遇到数据稀疏性问题,导致模型性能下降。
Bag-of-Words则是一种用于文本表示的技术,它将文本看作由单词构成的无序集合,通过统计单词在文本中出现的频次来表示文本。因此,Bag-of-Words主要用于文本分类、情感分析、信息检索等自然语言处理任务中。
(1)Bag-of-Words是基于词频将文本表示为一个向量,其中每个维度对应词汇表中的一个单词,其值为该单词在文本中出现的次数。
(2)Bag-of-Words忽略了文本中的词序信息,只关注词频。这使得词袋模型在某些任务中表现出色,如主题建模和文本分类,但在需要捕捉词序信息的任务中表现较差,如机器翻译和命名实体识别。
(3)Bag-of-Words可能会导致高维稀疏表示,因为文本向量的长度取决于词汇表的大小。为解决这个问题,可以使用降维技术,如主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)或潜在语义分析(LatentSemantic Analysis,LSA)。
相关文章:
AI大模型开发原理篇-2:语言模型雏形之词袋模型
基本概念 词袋模型(Bag of Words,简称 BOW)是自然语言处理和信息检索等领域中一种简单而常用的文本表示方法,它将文本看作是一组单词的集合,并忽略文本中的语法、词序等信息,仅关注每个词的出现频率。 文本…...
DDD - 领域驱动设计分层架构:构建可演化的微服务架构
文章目录 引言1. 什么是DDD分层架构?1.1 DDD分层架构的演变1.2 四层架构的起源与问题1.3 依赖倒置和五层架构 2. DDD分层架构的核心层次2.1 用户接口层(User Interface Layer)2.2 应用层(Application Layer)2.3 领域层…...
Spring Boot项目如何使用MyBatis实现分页查询及其相关原理
写在前面:大家好!我是晴空๓。如果博客中有不足或者的错误的地方欢迎在评论区或者私信我指正,感谢大家的不吝赐教。我的唯一博客更新地址是:https://ac-fun.blog.csdn.net/。非常感谢大家的支持。一起加油,冲鸭&#x…...
CSS 值和单位详解:从基础到实战
CSS 值和单位详解:从基础到实战 1. 什么是 CSS 的值?示例代码:使用颜色关键字和 RGB 函数 2. 数字、长度和百分比2.1 长度单位绝对长度单位相对长度单位 2.2 百分比 3. 颜色3.1 颜色关键字3.2 十六进制 RGB 值3.3 RGB 和 RGBA 值3.4 HSL 和 H…...
搭建自己的专属AI——使用Ollama+AnythingLLM+Python实现DeepSeek本地部署
前言 最近DeepSeek模型非常火,其通过对大模型的蒸馏得到的小模型可以较轻松地在个人电脑上运行,这也使得我们有机会在本地构建一个专属于自己的AI,进而把AI“调教”为我们希望的样子。本篇文章中我将介绍如何使用OllamaAnythingLLMPython实现…...
【AI绘画】MidJourney关键词{Prompt}全面整理
AI绘画整理,MidJourney关键词。喜欢AI绘画的朋友必备,建议收藏,后面用到时供查阅使用。 1、光线与影子篇 中 英 闪耀的霓虹灯 shimmeringneon lights 黑暗中的影子 shadows in the dark 照亮城市的月光 moonlightilluminatingthe cit…...
如何将IP切换到海外:详细指南
在现代互联网应用中,IP地址成为了网络通信和数据交换的基础。然而,很多时候,由于区域限制或隐私保护的需求,用户可能需要将自己的IP地址切换到海外。无论是为了绕过地域限制访问内容,还是为了提高隐私安全,…...
蓝牙技术在物联网中的应用有哪些
蓝牙技术凭借低功耗、低成本和易于部署的特性,在物联网领域广泛应用,推动了智能家居、工业、医疗、农业等多领域发展。 智能家居:在智能家居系统里,蓝牙技术连接各类设备,像智能门锁、智能灯泡、智能插座、智能窗帘等。…...
YOLOv8:目标检测与实时应用的前沿探索
随着深度学习和计算机视觉技术的迅速发展,目标检测(Object Detection)一直是研究热点。YOLO(You Only Look Once)系列模型作为业界广受关注的目标检测框架,凭借其高效、实时的特点,一直迭代更新…...
LeetCode:62.不同路径
跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的! 代码随想录 LeetCode:62.不同路径 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” &…...
范冰冰担任第75届柏林电影节主竞赛单元评委 共鉴电影佳作
近日,备受瞩目的柏林电影节迎来了新一届盛事,而华人演员范冰冰将以主竞赛单元评委身份亮相,引发了广泛关注。此前她已担任过戛纳国际电影节、东京国际电影节、圣塞巴斯蒂安国际电影节等众多电影节主竞赛单元评委。作为国际影坛的知名人物&…...
基于Python的药物相互作用预测模型AI构建与优化(下.代码部分)
四、特征工程 4.1 分子描述符计算 分子描述符作为量化分子性质的关键数值,能够从多维度反映药物分子的结构和化学特征,在药物相互作用预测中起着举足轻重的作用。RDKit 库凭借其强大的功能,为我们提供了丰富的分子描述符计算方法,涵盖了多个重要方面的分子性质。 分子量…...
【C语言】内存管理
【C语言】内存管理 文章目录 【C语言】内存管理1.概念2.库函数3.动态分配内存malloccalloc 4.重新调整内存的大小和释放内存reallocfree 1.概念 C 语言为内存的分配和管理提供了几个函数。这些函数可以在 <stdlib.h> 头文件中找到。 在 C 语言中,内存是通过…...
团体程序设计天梯赛-练习集——L1-029 是不是太胖了
前言 5分级别里面目前做到的最难的一道题,但是非常简单,5分的题看看写点代码就行了。 L1-029 是不是太胖了 据说一个人的标准体重应该是其身高(单位:厘米)减去100、再乘以0.9所得到的公斤数。已知市斤的数值是公斤数…...
appmatrix平台(一个汇集原创web APP的平台)服务规划
Appmatrix平台(一个汇集原创web APP的平台)服务规划 Web app是部署机器学习、深度学习等需要算力较大的应用的主要形式,一般都是独立、散在部署,对使用和相互交流造成了一定的不便。App Matrix将各类web应用汇集在一起࿰…...
vscode+WSL2(ubuntu22.04)+pytorch+conda+cuda+cudnn安装系列
最近在家过年闲的没事,于是研究起深度学习开发工具链的配置和安装,之前欲与天公试比高,尝试在win上用vscodecuda11.6vs2019的cl编译器搭建cuda c编程环境,最后惨败,沦为笑柄,痛定思痛,这次直接和…...
pytorch实现长短期记忆网络 (LSTM)
人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客 LSTM 通过 记忆单元(cell) 和 三个门控机制(遗忘门、输入门、输出门)来控制信息流: 记忆单元(Cell State) 负责存储长期信息&…...
洛谷P2651 添加括号III
题目链接:P2651 添加括号III - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 题目难度:普及一 题目分析: a1肯定是分子,a2肯定是分母,那么尽可能多的是a3以后的变为分子,怎么办呢? a1/(a2/a3/a4/...)a1a3a4.../a2&#…...
Mysql进阶学习
目录 一.Mysql服务器内部架构(了解) 二.Mysql引擎 2.1 innodb引擎 2.2 myisam引擎 三.索引 3.1索引分类 3.2mysql索引数据结构 3.3聚簇索引和非聚簇索引 3.4回表查询 3.5索引下推 四.事务 数据库事务特征 事务隔离性,隔离级别 事务实现原理 五.锁 ①…...
白话DeepSeek-R1论文(二)| DeepSeek-R1:AI “升级打怪”,从“自学成才”到“全面发展”!
最近有不少朋友来询问Deepseek的核心技术,今天开始陆续针对DeepSeek-R1论文中的核心内容进行解读,并且用大家都能听懂的方式来解读。这是第二篇趣味解读。 DeepSeek-R1:AI “升级打怪”,从“自学成才”到“全面发展”!…...
WordPress eventon-lite插件存在未授权信息泄露漏洞(CVE-2024-0235)
免责声明: 本文旨在提供有关特定漏洞的深入信息,帮助用户充分了解潜在的安全风险。发布此信息的目的在于提升网络安全意识和推动技术进步,未经授权访问系统、网络或应用程序,可能会导致法律责任或严重后果。因此,作者不对读者基于本文内容所采取的任何行为承担责任。读者在…...
python 语音识别
目录 一、语音识别 二、代码实践 2.1 使用vosk三方库 2.2 使用SpeechRecognition 2.3 使用Whisper 一、语音识别 今天识别了别人做的这个app,觉得虽然是个日记app 但是用来学英语也挺好的,能进行语音识别,然后矫正语法,自己说的时候 ,实在不知道怎么说可以先乱说,然…...
2501,编写dll
DLL的优点 简单的说,dll有以下几个优点: 1)节省内存.同一个软件模块,若是源码重用,则会在不同可执行程序中编译,同时运行这些exe时,会在内存中重复加载这些模块的二进制码. 如果使用dll,则只在内存中加载一次,所有使用该dll的进程会共享此块内存(当然,每个进程会复制一份的d…...
Linux命令汇总
1、帮忙类 --help 直接在当前窗口显示帮助 command --help man 创建新窗口显示帮助 man command 2、目录操作类 2.1、查看目录 ls:以列表方式,查看目录中内容 tree:以树状方式,查看目录中内容 2.2、创建、删除文件及目录 touch:创建…...
漏洞扫描工具之xray
下载地址:https://github.com/chaitin/xray/releases 1.9.11 使用文档:https://docs.xray.cool/tools/xray/Scanning 与burpsuite联动: https://xz.aliyun.com/news/7563 参考:https://blog.csdn.net/lza20001103/article/details…...
Java手写简单Merkle树
Java手写Merkle树代码 package com.blockchain.qgy.component;import com.blockchain.qgy.model.MerkleTreeNode; import com.blockchain.qgy.util.SHAUtil;import java.util.*;public class MerkleTree<T> {//merkle树private List<MerkleTreeNode<T>> lis…...
vue之pinia组件的使用
1、搭建pinia环境 cnpm i pinia #安装pinia的组件 cnpm i nanoid #唯一id,相当于uuid cnpm install axios #网络请求组件 2、存储读取数据 存储数据 >> Count.ts文件import {defineStore} from piniaexport const useCountStore defineStore(count,{// a…...
升级到Mac15.1后pod install报错
升级Mac后,Flutter项目里的ios项目运行 pod install报错, 遇到这种问题,不要着急去百度,大概看一下报错信息,每个人遇到的问题都不一样。 别人的解决方法并不一定适合你; 下面是报错信息: #…...
力扣【1049. 最后一块石头的重量 II】Java题解(背包问题)
让石头分成重量相同的两堆(尽可能相同),相撞之后剩下的石头就是最小的。进一步转化成容量为重量总喝一半的背包最多可以装多少质量的石头。这样就转化成了背包问题。 最后求结果时,我们所最多能装的时dp[target],那另一…...
CSS 图像、媒体和表单元素的样式化指南
CSS 图像、媒体和表单元素的样式化指南 1. 替换元素:图像和视频1.1 调整图像大小示例代码:调整图像大小 1.2 使用 object-fit 控制图像显示示例代码:使用 object-fit 2. 布局中的替换元素示例代码:Grid 布局中的图像 3. 表单元素的…...
寒武纪MLU370部署deepseek r1
文章目录 前言一、平台环境准备二、模型下载三、环境安装四、代码修改五、运行效果 前言 DeepSeek-R1拥有卓越的性能,在数学、代码和推理任务上可与OpenAI o1媲美。其采用的大规模强化学习技术,仅需少量标注数据即可显著提升模型性能,为大模…...
Spring的AOP的JoinPoint和ProceedingJoinPoint
Spring的AOP的JoinPoint 在Spring AOP中,JoinPoint 是一个核心接口,用于表示程序执行过程中的一个连接点(如方法调用或异常抛出)。它提供了访问当前被拦截方法的关键信息的能力。以下是关于 JoinPoint 的详细说明: 一…...
每日一道算法题
题目:单词接龙 II 给定两个单词(beginWord 和 endWord)和一个字典 wordList,找出所有从 beginWord 到 endWord 的最短转换序列。转换需遵循如下规则: 每次转换只能改变一个字母。转换过程中的中间单词必须是字典中的…...
Node.js——body-parser、防盗链、路由模块化、express-generator应用生成器
个人简介 👀个人主页: 前端杂货铺 🙋♂️学习方向: 主攻前端方向,正逐渐往全干发展 📃个人状态: 研发工程师,现效力于中国工业软件事业 🚀人生格言: 积跬步…...
Java小白入门教程:两大类型的修饰符以及示例
目录 一、访问控制修饰符 1、default 就是啥都不写的那种 2、private 私有 3、public 公开 4、protected 受保护的 二、非访问控制修饰符 1、static 静态 2、final 最终 3、abstract 抽象 4、synchronized 锁 5、transient 瞬态 6、volatile 易变 一、访问控制修饰符…...
正则表达式入门
入门 1、提取文章中所有的英文单词 //1.先创建一个Pattern对象,模式对象,可以理解成就是一个正则表达式对象 Pattern pattern Pattern.compile("[a-zA-Z]"); //2.创建一个匹配器对象 //理解:就是 matcher匹配器按照p…...
云原生(五十二) | DataGrip软件使用
文章目录 DataGrip软件使用 一、DataGrip基本使用 二、软件界面介绍 三、附件文件夹到项目中 四、DataGrip设置 五、SQL执行快捷键 DataGrip软件使用 一、DataGrip基本使用 1. 软件界面介绍 2. 附加文件夹到项目中【重要】 3. DataGrip配置 快捷键使用:C…...
如何成为一名 Python 全栈工程师攻略
## 从零基础到全栈工程师:Python 学习路线(细化版) **目标:** 掌握 Python 编程,并能独立开发全栈应用。 **学习路线:** ### 第一阶段:Python 基础 (4-6 周) **目标:** 掌握 Pyt…...
无需云端服务器: 三步实现DeepSeek大模型本地化部署deepseek、Ollama和Chatbox
🎉无需云端!三步实现DeepSeek大模型本地化部署😎 还在为云端AI服务的高昂费用而苦恼?是否总担心数据隐私会在云端泄露?别愁啦!DeepSeek R1——这款与OpenAI o1性能相媲美的开源大模型,结合Olla…...
mysql教程
MySQL 教程 一、简介 MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种规模的项目中。以下是一些基础知识和常用操作。 二、安装与启动 安装:根据操作系统选择合适的安装包进行安装。启动:通过命令行或服务管理工具启动 MySQL 服务…...
【自学笔记】JavaWeb的重点知识点-持续更新
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 JavaWeb知识点一、基础概念二、项目结构三、Tomcat服务器四、数据库连接(JDBC)五、前端技术六、高级技术 总结 以下是JavaWeb知识点的MD格式…...
项目升级Sass版本或升级Element Plus版本遇到的问题
项目升级Sass版本或升级Element Plus版本遇到的问题 如果项目有需求需要用到高版本的Element Plus组件,则需要升级相对应的sass版本,Element 文档中有提示,2.8.5及以后得版本,sass最低支持的版本为1.79.0,所升级sass、…...
[EAI-028] Diffusion-VLA,能够进行多模态推理和机器人动作预测的VLA模型
Paper Card 论文标题:Diffusion-VLA: Scaling Robot Foundation Models via Unified Diffusion and Autoregression 论文作者:Junjie Wen, Minjie Zhu, Yichen Zhu, Zhibin Tang, Jinming Li, Zhongyi Zhou, Chengmeng Li, Xiaoyu Liu, Yaxin Peng, Chao…...
char和varchar的区别、varchar(?)中问号部分的含义、索引的作用
char和varchar的区别 char是固定长度类型,当输入字符不满设定的固定长度时依旧占用固定长度的空间,补充空字节。 最大长度为255个字符 优点:效率高,在涉及索引和排序时缺点:占用空间使用场景:存储密码的…...
.NET9增强OpenAPI规范,不再内置swagger
ASP.NETCore in .NET 9.0 OpenAPI官方文档ASP.NET Core API 应用中的 OpenAPI 支持概述 | Microsoft Learnhttps://learn.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/fundamentals/openapi/overview?viewaspnetcore-9.0https://learn.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/fundamentals/ope…...
qsort应用
每天都会收到ai个礼物,到第n天的时候,然然发现他的宿舍被礼物搞得一团糟,所以然然打算到超市买一个柜子装礼物。但是超市有m个柜子,每个柜子都有不同的容量bi,然然想知道每个柜子最多可以装多少天的礼物(可…...
仿真设计|基于51单片机的贪吃蛇游戏
目录 具体实现功能 设计介绍 51单片机简介 资料内容 仿真实现(protues8.7) 程序(Keil5) 全部内容 资料获取 具体实现功能 利用单片机8*8点阵实现贪吃蛇游戏的控制。 仿真演示视频: 51-基于51单片机的贪吃蛇游…...
Linux内核中的页面错误处理机制与按需分页技术
在现代操作系统中,内存管理是核心功能之一,而页面错误(Page Fault)处理机制是内存管理的重要组成部分。当程序访问一个尚未映射到物理内存的虚拟地址时,CPU会触发页面错误异常,内核需要捕获并处理这种异常,以决定如何响应,例如加载缺失的页面、处理权限错误等。Linux内…...
Baklib推动企业知识管理创新与效率提升的全面探讨
内容概要 在当今数字化转型的背景下,有效的知识管理显得尤为重要。知识是企业的核心资产,而传统的管理方式往往无法充分发挥这些知识的价值。因此,企业亟需一种高效、灵活的解决方案来应对这一挑战。Baklib作为一款先进的企业级知识管理平台…...
NLP自然语言处理通识
目录 ELMO 一、ELMo的核心设计理念 1. 静态词向量的局限性 2. 动态上下文嵌入的核心思想 3. 层次化特征提取 二、ELMo的模型结构与技术逻辑 1. 双向语言模型(BiLM) 2. 多层LSTM的层次化表示 三、ELMo的运行过程 1. 预训练阶段 2. 下游任务微调 四、ELMo的…...