文本建模PLSA与LDA模型

这篇文章介绍了文本建模中的PLSA与LDA模型。首先，讨论了文本生成过程，包括Unigram Model和n-gram model。接着，详细介绍了PLSA（概率潜在语义分析）模型和LDA（潜在狄利克雷分配）模型，并解释了选择这些分布的原因。文章还提供了Python实现的步骤，包括文本预处理（分词）、LDA分析和结果展示。最后，讨论了通过困惑度（Perplexity）选择主题数目的方法，全面展示了PLSA与LDA在文本建模中的应用和效果。

transfromer-XL论文详解

这篇文章详细解析了Transformer-XL论文。首先介绍了基础的Vanilla Transformer，并解释了其局限性。接着，介绍了Transformer-XL的Segment-Level Recurrence机制，该机制通过在段级别循环状态来克服长序列依赖问题。然后，讨论了相对位置编码（Relative Position Encodings）的重要性及其实现方法，以提高模型在处理长序列时的效率和准确性。最后，文章总结了Transformer-XL的创新点及其在长序列建模中的优势，全面展示了该模型的技术细节和应用效果。

transformer机制

这篇文章详细介绍了Transformer机制。首先，解释了应用残差思想的自注意力（self-Attention）编码器，并介绍了如何加入位置信息（Position Embedding）。接着，深入解析Transformer模型的结构，包括解码器（Decoder）的第一层和第二层自注意力机制。最后，解释了为什么第二层不需要做mask的原因。通过这些内容，全面展示了Transformer在自然语言处理中的创新和技术细节。

Word2Vec进阶 - GPT2

这篇文章介绍了Word2Vec的进阶技术——GPT-2。首先，讨论了GPT-2的网络结构和预训练任务。接着，介绍了GPT-2在机器翻译、自动摘要生成和阅读理解中的应用，并讨论了其在Zero-shot、One-shot和Few-shot学习中的表现。最后，分析了BERT与GPT-2的区别，详细解释了两者在模型架构和应用场景上的不同。通过这些内容，全面展示了GPT-2在自然语言处理中的创新和优势。

Word2Vec进阶 - Bert

这篇文章介绍了Word2Vec的进阶技术——BERT。首先介绍了BERT及其结构，包括BERT的输入和输出形式。然后详细讨论了BERT的两个预训练任务：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。最后总结了BERT的优势，并简要介绍了ERNIE和ERNIE2.0，以及预训练的连续学习方法。通过这些内容，全面展示了BERT在自然语言处理中的创新与应用。

Word2Vec进阶 - ELMO

这篇文章介绍了Word2Vec进阶技术——ELMO（Embeddings from Language Models）。首先解释了ELMO的原理和整体架构，包括Char Encoder Layer和BiLSTM的设计。接着，讨论了ELMO词向量的生成过程，并展示了实验结果。最后，总结了ELMO在词向量表示中的优势和应用效果，全面展示了ELMO在自然语言处理中的创新和性能提升。

命名实体识别BiLSTM-CRF代码实现

这篇文章介绍了命名实体识别（NER）的BiLSTM-CRF代码实现。首先概述了条件随机场（CRF），通过直观的例子解释其特征函数，并与逻辑回归和隐马尔可夫模型（HMM）进行对比。 接着，详细讲解了BiLSTM-CRF在NER中的代码实现，包括数据预处理、模型训练和模型应用。特别是，文章介绍了如何使用维特比算法在模型应用中进行序列预测。通过这些内容，全面展示了BiLSTM-CRF在NER中的实现步骤和关键技术。

命名实体识别BiLSTM-CRF

这篇文章介绍了命名实体识别（NER）的BiLSTM-CRF方法。首先讨论了标注策略，回顾了早期方法和基于统计学习的方法。接着，介绍了深度学习方法，重点是BiLSTM-CRF模型。文章解释了如果不加CRF层的效果，以及CRF层从训练数据中学习限制的能力。 详细讲解了CRF层的两个关键分数：Emission score（发射分数）和Transition score（转移分数），并介绍了Loss函数的计算。最后，文章解释了在训练阶段和推理阶段使用动态规划的方法。通过这些内容，全面展示了BiLSTM-CRF在命名实体识别中的应用和优势。

N-gram语言模型

这篇文章介绍了N-gram语言模型及其扩展和相关概念。首先，解释了语言模型和N-gram的基本概念、概率模型以及马尔科夫假设，并讨论了选取N的技巧和OOV（超出词汇表）问题及其平滑处理。然后，介绍了NPLM（神经概率语言模型）和N-gram神经语言模型的网络结构及其优势，特别是词向量的应用。接着，详细讲解了Word2Vec的两种模型：CBOW和Skip-gram，以及这两种模型的训练方式，包括哈夫曼树、分层Softmax和负采样。最后，总结了这些模型在自然语言处理中的应用和优劣。

Word2Vec实战

这篇文章介绍了Word2Vec的实战过程。首先回顾了词向量算法，重点是Skip-gram模型。接着，详细讲解了Word2Vec的代码实现，包括拉取和解压数据、数据处理、构造训练样本并查看结果。然后，构建计算图并实现画图函数。最后，通过训练模型（Trian!）并展示结果，全面展示了Word2Vec的实际应用步骤和效果。