文本预处理在自然语言处理(NLP)中是如何工作的?

文本预处理在自然语言处理(NLP)中是如何工作的?

Transformer架构是一种深度学习模型,旨在通过完全依赖注意力机制而不是递归或卷积来处理顺序数据,例如文本。在开创性的论文中介绍了 “注意力就是你所需要的一切” (2017),它已经成为像BERT和GPT这样的现代NLP模型的基础。

在其核心,转换器使用自我注意机制来计算每个单词相对于序列中其他单词的重要性。这允许模型有效地捕获长期依赖关系和上下文。它由编码器-解码器结构组成,其中编码器处理输入序列,解码器生成输出序列。架构中的每一层都包括多头注意力和前馈网络,使模型能够同时关注上下文的多个方面。

转换器是高度可并行化的,这使得它们在大型数据集上的训练具有计算效率。他们捕捉复杂关系的能力导致了机器翻译、文本摘要、问题回答和其他NLP任务的突破。像Hugging Face Transformers这样的工具提供了预训练的transformer模型,可以针对特定应用进行微调,从而使开发人员可以访问此架构。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
什么是合作多智能体系统?
“协作多智能体系统(CMAS)是由自主智能体组成的集合,这些智能体共同工作以实现共享目标。在这样的系统中,每个智能体独立运作,但遵循协作的方式来解决问题或执行可能对单个智能体而言过于复杂或庞大的任务。这些智能体可以代表软件程序、机器人,或甚
Read Now
向量空间模型在信息检索中是什么?
Lucene是Apache开发的一个开源搜索库,它提供了索引和搜索基于文本的数据所需的核心功能。它被广泛用于构建搜索引擎和其他信息检索 (IR) 系统。Lucene使用倒排索引进行操作,其中语料库中的每个单词都映射到包含它的文档,从而实现高
Read Now
端到端语音识别系统和模块化语音识别系统之间有什么区别?
迁移学习在语音识别中起着重要作用,它允许模型使用从一个任务中获得的知识来提高另一个相关任务的性能。这种技术在特定语音识别任务可用的标记数据有限的情况下特别有益。例如,在用于一般语音识别的大型数据集上训练的模型可以在具有专门词汇 (例如医学术
Read Now