学习语言模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303 8.3.2 马尔可夫模型与n元语法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 8.3.3 自然语言统计 . . . . . . . 情况值得一提。 标记和解析。这涉及到用属性注释文本序列。换句话说，输入和输出的数量基本上是相同的。例如，我们可 能想知道动词和主语在哪里，或者可能想知道哪些单词是命名实体。通常，目标是基于结构和语法假设对文 本进行分解和注释，以获得一些注释。这听起来比实际情况要复杂得多。下面是一个非常简单的示例，它使 用“标记”来注释一个句子，该标记指示哪些单词引用命名实体。标记为“Ent”，是实体（entity）的简写。 Keras27使用）、CNTK28、Caffe 229和Apache MXNet30所取代。第三代工具，即用 于深度学习的命令式工具，可以说是由Chainer31率先推出的，它使用类似于Python NumPy的语法来 描述模型。这个想法被PyTorch32、MXNet的Gluon API33和Jax34都采纳了。 “系统研究人员构建更好的工具”和“统计建模人员构建更好的神经网络”之间的分工大大简化了工作。例

移动应用前端 系统架构图 会话分析 用户意图识别 检索模块 段落或句 子检索 文档检 索 专业检索接口： 商品参数接口 商品价格接口 商品信息接口 商品卖点接口 促销活动接口 订单信息接口 语法语义分析 用户画像 Json/rest 答案获取和排序模块 答案实体抽取 返回最相关答案 相关性句子排序 …… 机器学习／深度学习模型 电商知识库 社交嵌入应用前端 …… 命名实体识别

大型受监督的数据集，当前NLP技术 在概念上具有一定的局限性。 存在的问题01： 从实用的角度来看，每一项新任务都需 要一个标记示例的大数据集，这限制了 语言模型的适用性； 对于其中的许多任务（从纠正语法到生 成抽象概念的示例，再到评论一个短篇 故事等等），很难收集一个大型的监督 训练数据集，特别是当每个新任务都必 须重复该过程时。 问题 02 问题01 问题03 GPT-2阶段 存在的问题

节点之间流动，最终输出，因此计算图又被称为数据流图。 根据构建计算图的方式不同还可以分为静态图与动态图， Pytorch 默认是基于动态图的方式构建计算图，动态图采用类 似 python 语法，可以随时运行，灵活修改调整；而静态图则 是效率优先，但是在图构建完成之前无法直接运行。可以看出 动态图更加趋向于开发者平时接触的面向对象的编程方式，也 更容易被开发者理解与接受。下图是一个简单的计算图示例：

张量理解为?张图片，每张图片的特征长度为? ∙ ℎ ∙ 上述新视图的存储都不需要改变，是合理的视图变换。 从语法上来说，视图变换还需要满足新视图的元素总量与存储区域大小相等。对于上 述例子，新视图的元素数量等于 ? ∙ ? ∙ ℎ ∙ 正是由于视图的设计的语法约束很少，合法即可。而合理性完全由用户定义，使得在改变 视图时容易出现逻辑隐患。 预览版202112 第 4 章 randn([10,35,4]) c = torch.cat([a,b], dim=2) # 在科目维度上拼接 c.shape Out[2]: torch.Size([10, 35, 8]) 从语法上来说，拼接合并操作可以在任意的维度上进行，唯一的约束是所有非合并维 度的长度必须一致。比如 shape 为[4,32,8]和 shape 为[6,35,8]的张量不能直接在班级维度 dim=0 上进行合并，因为学生数量维度

Python 3.5。确保你有 TensorFlow 的开发版本。 • 使用 CNTK 后端，Python 2.7 和 Python 3.5。确保你有 CNTK 的开发版本。 7. 我们使用 PEP8 语法约定，但是当涉及到行长时，我们不是教条式的。尽管如此，确保你 的行保持合理的大小。为了让您的生活更轻松，我们推荐使用 PEP8 linter： • 安装 PEP8 包：pip install pep8