"Datawhale_打卡2讨论了文本预处理和语言模型的概念,并简要提到了机器翻译中的Encoder-Decoder架构。"
在文本预处理领域,处理自然语言数据是机器学习和人工智能任务的关键步骤。这包括四个主要部分:
1. **读入文本**:这是获取原始数据的第一步,通常涉及从文件、数据库或网络源加载文本数据。
2. **分词**:分词是将连续的文本字符串分割成有意义的语言单位,如单词或词组。这是理解文本内容的基础,因为机器学习模型处理的是离散的、独立的单元。
3. **建立字典**:字典是用来映射每个词到唯一索引的结构。这个索引使得计算机能够理解和处理文本,因为模型通常需要数值型的输入。
4. **序列转换**:将文本从词的序列转换为索引序列,使模型能够接受这些输入并进行进一步的分析。
接下来,我们讨论**语言模型**,其目标是评估一个给定的词序列是否符合自然语言的规律。语言模型通过计算序列的概率来实现这一目标,例如,对于序列 \( w_1, w_2, \ldots, w_T \),其概率表示为 \( P(w_1, w_2, \ldots, w_T) \)。在实际应用中,随着序列长度的增长,计算所有可能的组合概率变得极其复杂,因此需要有效的近似方法。
**n元语法**是一种简化语言模型的方法,它基于马尔可夫假设。马尔可夫假设认为当前词的出现概率仅依赖于前n个词,即n阶马尔可夫链。例如,当n=1时,我们有二元语法,其中 \( P(w_3 \mid w_1, w_2) = P(w_3 \mid w_2) \)。通过这种方式,语言模型可以改写为n-gram形式,简化计算和存储需求。
在机器翻译领域,**Encoder-Decoder**架构是现代神经机器翻译系统的核心。Encoder负责理解源语言句子,将其编码为固定长度的向量表示;而Decoder则利用这个向量解码出目标语言的翻译。这里的代码片段展示了两个基础类`Encoder`和`Decoder`,它们都是`nn.Module`的子类,意味着它们是PyTorch中的神经网络模块,但具体实现细节(如具体的层结构和前向传播函数)并未给出。
这个摘要涵盖了自然语言处理中的基础概念,包括文本预处理的步骤、语言模型的构建以及机器翻译中Encoder-Decoder模型的应用框架。这些知识是理解并开发自然语言处理系统所必需的。