目录: 一基本训练 二语言模型打分 三语言模型剪枝 四语言模型合并 五语言模型使用词典限制 一.基本训练 #功能 读取分词后的text文件或者count文件,然后用来输出最后汇总的count文件或者语言模型 #参数 输入文本: -read 读取count文件 -text 读取分词后的文本文件 词典文件: -vocab 限制text和count文件的单词,没有出现在词典的单词替换为<unk>:如果没有,所有的单词将会被自动加入词典 -limit-vocab 只限制count文件的单词(对text

SRILM是一个建立和使用统计语言模型的开源工具包,从1995年开始由SRI 口语技术与研究实验室(SRI Speech Technology and Research Laboratory)开发,现在仍然不断推出新版本,被广泛应用于语音识别.机器翻译等领域.这个工具包包含一组C++类库.一组进行语言模型训练和应用的可执行程序等.利用它可以非常方便地训练和应用语言模型.给定一组连续的词,调用SRILM提供的接口,可以得到这组词出现的概率. http://www.jianshu.com/p/5b1

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六

转自:http://blog.csdn.net/inger_h/article/details/52789339 在已经训练好模型的情况下,需要针对一个新任务做在线识别应该怎么做呢? 一种情况是,用已有的声学模型和新训练的语言模型. 语言模型可以同srilm等工具训练,但是怎样将语言模型与DNN声学模型结合一起来进行识别的. SRILM可以用来训练ARPA格式的LM,假设train.txt是语料,wordlist是词汇,假设语言模型的字典和识别器的字典一样,可以按如下办法训练LM ngram-c

训练n-gram语言模型 ngram-count -text train.txt -order -lm model -kndiscount -interpolate -gt3min -gt4min 计算生成PPL ngram -lm model -order -ppl test.txt -debug 2> srilm.ppl ppl与ppl1有和区别? ppl = 10^(-logprob / (words - OOVs + sentences)) ppl1 = 10^(-logprob / (

目录 NLP中的预训练 语境表示 语境表示相关研究 存在的问题 BERT的解决方案 任务一:Masked LM 任务二:预测下一句 BERT 输入表示 模型结构--Transformer编码器 Transformer vs. LSTM 模型细节 在不同任务上进行微调 GLUE SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 SWAG 分析 预训练的影响 方向与训练时间的影响 模型规模的影响 遮罩策略的影响 多语言BERT(机器翻译) 生成训练数据(机器阅读理解) 常见问题 结论 翻译自Jacob Dev

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果,包括问答(SQuAD v1.1).自然语言推理(MNLI)等,在机器学习社区中引起了轰动. BERT的关键技术创新是将Transf

http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测.语义分割等不同的 CV 任务.而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训练方法.Sebastian Ruder 表示语言模型有作为整体预训练模型的潜质,它能由浅

转:http://blog.csdn.net/lanxu_yy/article/details/29918015 为什么需要语言模型? 想象“语音识别”这样的场景,机器通过一定的算法将语音转换为文字,显然这个过程是及其容易出错的.例如,用户发音“Recognize Speech”,机器可能会正确地识别文字为“Recognize speech”,但是也可以不小心错误地识别为“Wrench a nice beach".简单地从词法上进行分析,我们无法得到正确的识别,但是计算机也不懂语法,那么我们应该

参考: https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA http://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 语言模型本质上是在回答一个问题:出现的语句是否合理. 在历史的发展中,语言模型经历了专家语法规则模型(至80年代),统计语言模型(至00年),神经网络语言模型(到目前). 专家语法规则模型 在计算机初始阶段,随着计算机编程语言的发展,归纳出

Hinton胶囊网络后最新研究:用“在线蒸馏”训练大规模分布式神经网络 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 457 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 新智元报道 来源:arXiv 编译:肖琴.克雷格 [新智元导读]深度学习领域的大牛.多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作.今天我们介绍的是Hinton作为作者之一,谷歌大脑.DeepMind等的研究人员提交的distillat

[源码解析] 分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 目录 [源码解析] 分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 0x00 摘要 0x01 Introduction 1.1 问题 1.2 数据并行 1.3 模型并行 1.3.1 通信 1.3.2 张量并行 1.3.3 流水线并行 1.4 技术组合 1.5 指导原则 0x02 张量模型并行(Tensor Model Parallelism) 2.1 原理 2.1.1 行并行(Row Parallelis

语音识别简介 语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR).计算机语音识别(英语:Computer Speech Recognition)或是语音转文本识别(英语:Speech To Text, STT),其目标是以计算机自动将人类的语音内容转换为相应的文字. 按照不同纬度如下分类: 按词汇量(vocabulary)大小分类: 小词汇量:几十个词: 中等词汇量:几百个到上千个词 大词汇量:几

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 简介 自2013年提出了神经机器翻译系统之后,神经机器翻译系统取得了很大的进展.最近几年相关的论文,开源系统也是层出不穷.本文主要梳理了神经机器翻译入门.进阶所需要阅读的资料和论文,并提供了相关链接以及简单的介绍,以及总结了相关的开源系统和业界大牛,以便其他的小伙伴可以更快的了解神经机器翻译这一领域. 随着知识的逐步积累,本文后续会持续更新.请关注. 2 入门

本文简述了以下内容: 神经概率语言模型NPLM,训练语言模型并同时得到词表示 word2vec:CBOW / Skip-gram,直接以得到词表示为目标的模型 (一)原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 (二)原始Skip-gram模型 (三)word analogy 神经概率语言模型NPLM 上篇文简单整理了一下不同视角下的词表示模型.近年来,word embedding可以说已经成为了各种神经网络方法(CNN.RNN乃至各种网络结构,深层也好不深也罢)处理NLP

目前大部分的nlp任务采用两阶段的模型,第一阶段进行预训练,一般是训练一个语言模型.最出名的是BERT,BERT的预训练阶段包括两个任务,一个是Masked Language Model,还有一个是Next Sentence Prediction.通过预训练能够利用海量的无标注的预料,以从中抽取出语言学特征,并在第二阶段结合具体任务,以这些从海量无标住语料中抽取出的语言学特征作为特征补充.第一阶段预训练出的模型具有很强的泛化能力,一方面是因为语料非常丰富能够学习到很多特征,另一方面是因为使用多层

基于神经模型的半监督词义消歧 Dayu Yuan  Julian Richardson  Ryan Doherty  Colin Evans  Eric Altendorf Google, Mountain View CA, USA 摘要 确定文本中词语的意图 - 词义消歧(WSD) - 是自然语言处理中长期存在的问题. 最近,研究人员使用从神经网络语言模型中提取的单词向量作为WSD算法的特征,显示了有希望的结果. 但是,文本中每个单词的单词向量的简单平均或串联会丢失文本的顺序和句法信息. 在本

Chain模型的训练流程 链式模型的训练过程是MMI的无网格的版本,从音素级解码图生成HMM,对其使用前向后向算法,获得分母状态后验,通过类似的方式计算分子状态后验,但限于对应于转录的序列. 对于神经网络的每个输出索引(即对于每个pdf-id),我们计算(分子占有概率 - 分母占用概率)的导数,并将它们在网络中反向传播. 分母FST 对于计算中的分母部分,我们对HMM进行前向-后向计算.实际上,由于我们把它表示为一个有限状态接受器,标签(pdf-id)与弧而不是状态相关联,所以在正常的公式中分母