一、NoisyChannelModel  应用场景：语音识别，机器翻译，拼写纠错，OCR，密码破解上面场景共同点是将信号转为文本  二、LanguageModel用来判断一句话从语法上是否通顺  一个已经训练好的语言模型可以通过概率进行判断：  如何训练模型？ 语言模型的目标 

  本文的灵感来自于AVisualGuidetoUsingBERTfortheFirstTime，其作者为JayAlammar，访问网址为：http://jalammar.github.io/a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time。  在文本分类中，有两个大的思路，一个是机器学习，主要是利用n-gram等特征将文本转化为特征向量

本文主要通过不同的数据集来进行NER模型验证验证，以及指定一些通过训练NER任务的一套标准，通过两条路线进行分析和总结。（1）工业界场景->学术界NER论文->BERT实现NER方案以及源码分析（2）预料数据->业务数据可视化分析->标准数据格式转换->模型训练->在线预测->

一直想整理一下NLP相关的算法，但就是懒......1、环境准备Python>=3.5Tensorflow>=1.10#个人使用：python==3.6#tensorflow==1.13.1pip3install--upgradetensorflow==1.13.1bert安装：【推荐】pip3installbert-base==0.0.9-ihttps://pypi.python.org/simple

每年的梅雨预报是长江中下游省份6月汛期预报的重要关注点，其中关于入梅时间的确定也是媒体和大众的主要关注点。2020年省台的预报和服务效果均较好，于是领导总结了整个决策过程，让我们来看看这篇感言的重点吧。首先，由于数据是图片格式，需要调用baiduORCapi进行图片文字ORC识

1.文本处理的一般流程上图中：清洗包括无用的标签(例如从网上爬取的文本中可能包含html标签)、特殊的符号(！感叹号、省略号等)、停用词、大写转小写标准化包括stemming、lemmazatic(就是对英文词汇中的名词、动词转换化标准形态)本篇博客主要包括：分词(wordsegmentation)、spell

1.信息抽取介绍 从非结构化数据中，抽取数据。非结构化数据包括图片、文本、视频、音频等内容，提取特征输入到model中，而结构化数据类似于数据库中的一个个字段。 信息抽取主要包括两个部分：一个是抽取实体，另一个是抽取关系。信息抽取的典型应用：  2.命名实体识别(1)

作者|RenuKhandelwal编译|VK来源|TowardsDataScience在这篇文章中，我们将讨论以下有关Transformer的问题为什么我们需要Transformer，Sequence2Sequence模型的挑战是什么?详细介绍了Transformer及其架构深入研究Transformer中使用的术语，如位置编码、自注意力、多头注意力

 通过收集大量有标注的语料，估算状态转移概率和发射概率 HMM如何做词性标注   最笨的办法是穷举y来求P(x,y)的最大值，但是计算次数太多，所以通过维特比算法解这个问题  但是HMM有问题，加入y*是最优解，它并不能总是保证p(x,y*)>=p(x,y)，比如在这个图里，如果要算N->?->a，

Browsestate-of-the-art：https://paperswithcode.com/sota截图如下：  以上可以看到有CV方向和NLP方向，后面还有更多内容。

之前写过一篇公众号，介绍在没有参考中科院专家论文情况下，我在项目中也使用了类似思路。本文就重点介绍一下这篇论文《JointExtractionofEntitiesandRelationsBasedonaNovelTaggingScheme》，2017年由中科院团队发表1的论文，当时被评为年度杰出论文。关系抽取简介实

公众号到今天恰好建立了半年，在这里我分享自己精选和私藏的视频教程。下面的教程并不会漫无目的的夸多，只分享我觉得足够好，足够精的好资料，希望对大家能有所帮助。李宏毅老师机器学习视频李宏毅老师深度学习视频斯坦福吴恩达老师经典机器学习视频林轩田老师机器学习基石课程视

NLP中对wordlevel,sentencelevel,documentlevel的理解在读NLP相关文献的时候，通常会看见这三个词，网上也没有很好的解释，我结合自己的理解，通过一个例子来说明这三个词之间的关系。通过字面翻译：wordlevel：字级别sentencelevel：句子级别documentlevel：文档级别以情感二

转载《https://mp.weixin.qq.com/s/HJytXba8s0A7VWgGVXSdOw》CMU、华盛顿大学、南加州大学、MIT、MILA、密歇根大学、爱丁堡大学、DeepMind、伯克利、Apple…如果我说来自这些地方的dalao共同发表了一篇文章，你相信么？但别惊讶，在即将召开的EMNLP'20的长文列表里，我们就真找到了这

2020-11-2800:14:33智源社区&AI科技评论作者|MrBear2020年11月1日，微软亚洲研究院副院长、IEEE会士、ACM杰出科学家刘铁岩博士在第十九届中国计算语言学大会（CCL）上发表了题为「四两拨千斤：实现高效的NLP模型预训练」的主题演讲。目前，GPT-3等模型的预训练任务需要使

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