前言本文以介绍 nlp 常见分词方法为目的，具体效果请大家自行辨别中文分词jieba代码jieba.enable_paddle()# 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持seg_list = jieba.cut(data, use_paddle=True)# 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)

Transformers库中的预训练模型加载函数.from_pretrained()

Regularization无正则项的模型结果training Accuracy：0.9478text Accuracy：0.915可以看到测试集的准确度小于训练集的准确度(https://s3.bmp.ovh/imgs/2021/10/cc65ea6438bb6f94.png#pic_center)][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-v0BbO7yv-

本文简要介绍了GPT-3的背景，模型架构，训练数据以及训练方式部分。具体训练细节，实验结果很多，可以在用到的时候再看。

实验内容用python编程实践语言模型（uni-gram和bi-gram）,加入平滑技术。计算test.txt中句子的PPL，对比uni-gram和bi-gram语言模型效果。遇到和解决的问题问题1问题：列表和字典作为实参传入函数时，在函数体内部改变形参，会导致实参也发生改变解决：一维列表传入使用list.copy()，二维字典传入使用copy.deepcopy(dict)详情可见：Python中

前言按照实验指导中的方式配出来的环境，是跑不通代码的！！！python-3.6 + tensorflow=1.14 + keras=2.2.5亲测有效！！！缺点是可能不能启动gpu，即使下载的是tesorflow-gpu=1.14，因为和硬件可能不匹配按实验指导执行一遍pip install keras-preprocessing==1.0.9。这个版本的貌似找不到了，直接pip install

文章目录1.前言2.作用及原因2.1.Batch Normalization2.1.1训练时的BN层2.1.2测试时的BN层2.2.Dropout3.总结1.前言在使用Pytorch进行模型的训练和测试时，我们总能在训练部分的最前面看到model.train()，在测试部分最前面看到model.eval()。这两种语法起到什么作用呢？对BN 和 Dropout 的介绍，可参考 Dropout &a

使用Fairseq进行Bart预训练

小白也能懂的AUROC介绍

本文关注在Pytorch中如何计算困惑度ppl, 为什么能用cross-entropy loss 代表ppl。