自然语言处理中的N-Gram模型详解
1、N-gram模型是一种典型的统计语言模型(Language Model，LM)，统计语言模型是一个基于概率的判别模型.统计语言模型把语言(词的序列)看作一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。
2、在自然语言中，我们的目标是对句子理解，对句子生成。但是由于计算机对电脑理解有一些障碍：模糊、不确定、不完整等。 我们在这里简单介绍语法树Syntax Tree和语言模型。
3、该方法针对的问题是： 在文本中刚刚出现过的一些词在后边的句子中再次出现的可能性往往较大，比标准 的 n-gram 模型预测的概率要大。
4、概率替代n-gram 概率，而这种替代需受归一化因子 的作用。对于每个计数 r 0 的n元文法的出现次数减值， 把因减值而节省下来的剩余概率根据低阶的(n-1)gram 分配给未见事件。
5、也即是说，在训练 n-gram 模型时， 对于每个句子，分别在开头和结尾填充n-1个。从而保证在计算perplexity的时候能够正确地从第一个单词开始计算。这也是为什么前面 sentence segmentation 的时候要将句子区别存储的原因。
常用NLP模型的简介
1、Seq2Seq：Seq2Seq本来有着非常广阔的定义，但通常是指一个基于神经网络与 LSTM 的 经典seq2seq模型 ，后续流行的Transformer、BERT、GPT3等都是基于此。
2、N-gram模型是一种典型的统计语言模型(Language Model，LM)，统计语言模型是一个基于概率的判别模型.统计语言模型把语言(词的序列)看作一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。
3、NLP是神经语言程序学 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。N (Neuro) 指的是神经系统，包括大脑和思维过程。
4、这个模型把人的思维和觉知分为6个层次，自下而上分别是：环境、行为、能力、信念和价值观、自我意识、使命。NLP逻辑层次模型适用于很多领域，诸如生活、商业、情感，也包括成长领域。
5、LDA模型是NLP中很基础也是大家广为熟知的模型，在面试过程也经常遇到。本文简单讲述下其大致流程。
什么是gpt?
1、GPT是指丙氨酸氨基转移酶，又称为谷丙转氨酶，而谷丙转氨酶的英文简称是ALT。虽然两者的中文名称和英文简称是不同的，但是代表的临床意义是相同的。
2、GPT是是一种由深度学习算法GPT系列构建而成的自然语言处理模型。
3、GPT（Generative Pre-trained Transformer），是由OpenAI研发的一种大型预训练语言模型，是自然语言处理的强大基础。
4、从专业的角度讲：全称为“Generative Pre-trained Transformer”，是一种基于转换器（Transformer）架构的预训练（Pre-trained）语言模型，由OpenAI公司开发。
5、GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种具体的人工智能技术，属于自然语言处理（NLP）领域。GPT 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，通过大量文本数据进行训练，以生成和理解自然语言。
自然语言处理综述
自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。
计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。
如果方向太新还没有相关综述，一般还可以查找该方向发表的最新论文，阅读它们的“相关工作”章节，顺着列出的参考文献，就基本能够了解相关研究脉络了。
产品经理如何入门自然语言处理(NLP)?
NLP理解自然语言目前有两种处理方式： 基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。
循环神经网络：处理 NLP 中普遍存在的动态输入序列的一个最佳的技术方案。但是很快被经典的LSTM取代 卷积神经网络：应用于文本的卷积神经网络只在两个维度上工作，其中滤波器（卷积核）只需要沿着时间维度移动。
方式 1：传统机器学习的 NLP 流程 方式 2：深度学习的 NLP 流程 英文 NLP 语料预处理的 6 个步骤 中文 NLP 语料预处理的 4 个步骤 自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。
自然语言处理(NLP)入门
1、入门自然语言处理也需要讲究MVP，以最小可行性的闭环，建立起初步认知，再不断扩展和丰富NLP的知识体系，逐步建立大的框架和认知。通常的自然语言处理任务可从「分词」—「构建特征」—「训练模型」—「分类或预测应用」。
2、NLP：计算机或系统真正理解人类语言并以与人类相同的方式处理它的能力。难度：理解话中的潜在意图；理解句子中的歧义。歧义包括：单词、句子、语义中歧义。
3、自然语言处理 (英语：natural language processing，缩写作 NLP) 是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。
4、同时，为了体现个性化，要开发用户画像以及基于用户画像的个性化回复。随着深度学习在图像识别、语音识别领域的大放异彩，人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。再加上AlphaGo的成功，人工智能的研究和应用变得炙手可热。
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