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交叉熵和语言模型
语音识别的
语言模型
答:
语言模型
的性能通常用
交叉熵和
复杂度(Perplexity)来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度,或者从压缩的角度来看,每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数,其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值,以保证词序列总...
[简话语音识别]
语言模型
(一)ngram基础
答:
语言模型
,作为其中的灵魂,通过巧妙的ngram模型,实现了对无限历史信息的高效约束。ngram模型以概率为尺,度量词序列与日常语言习惯的契合度,其优劣由混淆度(PPL)或
交叉熵
衡量,PPL揭示了模型对搜索空间的精妙调控。在未知表达的挑战面前,ngram模型的训练策略独具匠心。面对"政府补贴"与"劫富济贫"这样...
一文搞懂熵(Entropy),
交叉熵
(Cross-Entropy)
答:
2.
交叉熵
:机器学习中的精准衡量 在机器学习的殿堂,交叉熵扮演了关键的角色,它作为损失函数,衡量预测与真实分布的偏差。对于离散和连续变量,我们有相应的公式:2.1 交叉熵的定义与应用 在分类任务中,特别是二分类问题中,交叉熵用于评估
模型
预测与标签的一致性。例如,当我们用one-hot编码的标签来...
交叉熵
的意义
答:
交叉熵
在机器学习和信息理论中都有着重要的意义。交叉熵是衡量两个概率分布之间差异的一种方法,特别在机器学习和深度学习中,它常常被用作损失函数。衡量预测与实际差距:在分类任务中,交叉熵能够衡量
模型
预测的概率分布与真实的概率分布之间的差异。优化目标:通过最小化交叉熵损失,可以使得模型的预测更...
BERT:深度双向预训练
语言模型
答:
然后 将使用
交叉熵
损失来预测原来的token。 一些重要的NLP任务如Question Answering (QA)或者Natural Language Inference (NLI)需要理解句子之间的关系,而这种关系通常不会被
语言模型
直接捕捉到。为了使得模型能够理解句子之间的关系,我们训练了一个二值的Next Sentence Prediction任务,其训练数据可以从任何单语语料库中...
【论文笔记】用于事件抽取
与
生成的预训练
语言模型
答:
在很多例子中,事件的触发词是短语,因而,本文将具有相同预测标签的连续的多个单词看作一个触发词。本文利用
交叉熵
作为损失函数来进行
模型
的微调。论元抽取器的目标是根据事件触发词,抽取相关的论元以及论元所扮演的全部的角色。相对于触发词的抽取来说,论元的抽取更加复杂,主要有三个原因 为了解决后两...
交叉熵
损失函数公式
答:
交叉熵
损失函数公式:假设X是一个离散型随机变量,其取值集合为X,概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈X。我们定义事件X=x0的信息量为:I(x0)=log(p(x0)),可以理解为,一个事件发生的概率越大,则它所携带的信息量就越小,而当p(x0)=1时,熵将等于0,也就是说该事件的发生不会导致...
理解n-gram及神经网络
语言模型
答:
于是有人就想出了 n-gram
语言模型
,它是最早成功的基于固定长度序列的标记模型。它的思想来源于马尔可夫假设,它假设任意一个词 出现的概率只和它前面的 个词有关,而不是跟前面的所有词都有关,这样一来,前面的条件概率就变得简单了: 特别的,当n=1时称为 一元语法 (unigram),n=2...
Pytorch-
交叉熵
答:
交叉熵
代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前,本文先简要介绍二次代价函数,以及其存在的不足。 ANN的设计目的之一是为了使机器可以像人一样学习知识。人在学习分析新事物时,当发现...
困惑度(perplexity)的基本概念及多种
模型
下的计算(N-gram, 主题模型...
答:
计算的奥秘 困惑度的计算,无论是基于语料库句子的算术平均,还是OpenNMT框架中的评估指标,都揭示了它在文本生成任务中的实用价值,如机器翻译和文本摘要。通过
交叉熵
,困惑度为我们提供了一把衡量
模型
生成能力的尺子,像是GPT、BERT和XLNet这样的创新模型,都在探索Permutation Language Modeling的新边界。技术...
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