NLP深度解析：FSM自动机与Seq2Seq模型在自然语言处理中的应用

本资源是一份关于AI人工智能中的自然语言处理技术分享，特别聚焦于序列模型的学习，其中第09课是关于有限状态自动机（Finite State Machine, FSM）的内容。这份34页的PPT详细讲解了自动化处理在自然语言处理中的应用，包括： 1. 自动机理论基础：介绍自动机的概念，包括（Weighted）FiniteStateAcceptor和（Weighted）FiniteStateTransducer，这两个概念在文本分析、语言识别等领域有着重要作用。 2. 序列到序列模型（Seq2Seq）的可视化：课程涉及Seq2Seq模型的深入理解，通过模型的可视化展示，如WordEmbedding的可视化，帮助学生直观地理解词向量在模型中的表示和作用。WordEmbedding展示了词在多维空间中的分布，如PCA（主成分分析）和t-SNE（t分布随机邻域嵌入），这些方法用于降维并保持语义相似性。 - PCA：通过最大化方差来构建投影，但可能忽视了语义上的“结构”关系，而t-SNE则更注重保留邻域关系，将高维数据映射到低维空间，如从二维到三维或更高维度。 - t-SNE通过将高维空间中的欧式距离转化为低维空间中的条件概率，强调了邻域之间的相似性，这是其与PCA相比的优势。 3. Chinglish生成和Noisy Channel Model & HMM：这些内容可能是基于自动机模型的应用实例，如通过噪声通道模型来理解和生成混杂中文和英文的文本。 4. EM算法的应用：在序列模型的学习过程中，EM算法可能被用来优化模型参数，特别是对于那些依赖于隐变量的模型，如HMM。 这份课程设计旨在为初学者提供一个全面且循序渐进的自然语言处理学习路径，从基础知识到高级技术都有涵盖。全套课程包括多个章节，分别探讨了语言模型、神经序列模型的多个阶段以及更复杂的模型和算法。对于想要深入理解自然语言处理和序列模型的人来说，这是一个宝贵的资源。