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    NLP基礎(chǔ)知識(shí)

    NLP基礎(chǔ)知識(shí)涵蓋了自然語言處理中一系列核心概念與技術(shù)。其中,Token化是將文本分解為一系列可操作的基本單位的過程,例如在文本"I like NLP"的Token化結(jié)果為['I', 'like', 'NLP']。

    在處理自然語言處理任務(wù)時(shí),Token和詞匯表(Vocab)是基礎(chǔ)。Token用于表示文本中的詞、詞組或字符,而詞匯表則是一個(gè)包含所有可能Token列表的文件,每個(gè)Token對(duì)應(yīng)著一個(gè)唯一的索引號(hào)。

    Token化過程中引入了特殊Token,如開始標(biāo)記Token(Start of Sentence)和結(jié)束標(biāo)記Token(End of Sentence)。開始標(biāo)記Token用于在輸入序列的開頭添加特殊標(biāo)記,幫助模型理解文本結(jié)構(gòu)和內(nèi)容;結(jié)束標(biāo)記Token則在輸入序列的結(jié)尾添加特殊標(biāo)記,用于指示文本的結(jié)束,提升模型處理文本時(shí)的準(zhǔn)確性和上下文理解能力。

    當(dāng)處理序列長度不一的文本時(shí),需要使用填充標(biāo)記(Pad Token)。Pad Token用于填充序列中的空缺部分,使所有序列長度一致,便于模型進(jìn)行批處理和計(jì)算。填充標(biāo)記通常使用特定符號(hào)表示,向量表示為全零向量,不攜帶任何有用信息。

    Tokenizer是一個(gè)用于處理Token的工具,主要包含編碼與解碼功能。編碼過程通過將文本轉(zhuǎn)化為數(shù)字,便于模型處理;解碼過程則是將輸出的ID序列轉(zhuǎn)化為可讀的文本。

    Vocab文件包含了所有可能出現(xiàn)在文本中的Token,每個(gè)Token對(duì)應(yīng)一個(gè)索引,用于表示其向量形式。Vocab文件中包含Token列表、由索引映射到Token的itos詞匯表、由Token映射到索引的stoi詞匯表以及Token的頻率表。

    Word Embedding是將單詞映射到向量空間的一種方法,能夠計(jì)算單詞之間的相似性,將其轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以理解和處理的數(shù)字格式。Word2Vec、GloVe和FastText等算法常用于生成單詞嵌入向量。

    在深度學(xué)習(xí)模型中,注意力機(jī)制(Attention)與填充標(biāo)記(Padding)密切相關(guān)。注意力機(jī)制用于計(jì)算輸入序列中每個(gè)Token的權(quán)重,而填充標(biāo)記的位置不應(yīng)被賦予實(shí)際的權(quán)重。為解決這一問題,可以通過注意力掩碼(Attention Mask)或填充掩碼(Padding Mask)來標(biāo)記需要忽略的位置,確保模型在計(jì)算時(shí)僅關(guān)注有意義的Token。

    總之,NLP基礎(chǔ)知識(shí)涵蓋了Token化、特殊Token、填充標(biāo)記、編碼與解碼、Vocab文件、Word Embedding以及掩碼機(jī)制等方面,是構(gòu)建和優(yōu)化NLP模型的基礎(chǔ)。

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