正文

人工智能语言模型（人工智能语言模型的流程图）

发布时间：2023-03-14 00:16:48 稿源：创意岭阅读： 105 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能语言模型的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

ChatGPT国内免费在线使用，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com

本文目录:

1、人工智能语言中的循环怎么使用的呢？
2、人工智能语言的面向主体(Agent,亦称活体)程序设计
3、自然语言处理基础 - NLP
4、北京印刷学院平面设计怎么样

人工智能语言模型（人工智能语言模型的流程图）

一、人工智能语言中的循环怎么使用的呢？

for循环是很多开发语言中最常用的一个循环。它可以大大提高代码的运行速度，简化逻辑代码，非常适用。

首先：for 有两种形式：一种是数字形式，另一种是通用形式。

数字形式的 for 循环，通过一个数学运算不断地运行内部的代码块。下面是它的语法：

stat ::= for Name ‘=’ exp ‘,’ exp [‘,’ exp] do block end

block 将把 name 作循环变量。从第一个 exp 开始起，直到第二个 exp 的值为止，其步长为第三个 exp 。更确切的说，一个 for 循环看起来是这个样子

for v = e1, e2, e3 do block end

注意下面这几点：

其次：所有三个控制表达式都只被运算一次，表达式的计算在循环开始之前。这些表达式的结果必须是数字。

var，limit，以及 step 都是一些不可见的变量。这里给它们起的名字都仅仅用于解释方便。

如果第三个表达式（步长）没有给出，会把步长设为 1 。

你可以用 break 和 goto 来退出 for 循环。

循环变量 v 是一个循环内部的局部变量；如果你需要在循环结束后使用这个值，在退出循环前把它赋给另一个变量。

通用形式的 for 通过一个叫作迭代器的函数工作。每次迭代，迭代器函数都会被调用以产生一个新的值，当这个值为 nil 时，循环停止。

注意以下几点：

explist 只会被计算一次。它返回三个值，一个迭代器函数，一个状态，一个迭代器的初始值。

f， s，与 var 都是不可见的变量。这里给它们起的名字都只是为了解说方便。

你可以使用 break 来跳出 for 循环。

环变量 var_i 对于循环来说是一个局部变量；你不可以在 for 循环结束后继续使用。如果你需要保留这些值，那么就在循环跳出或结束前赋值到别的变量里去。

var，limit，以及 step 都是一些不可见的变量。这里给它们起的名字都仅仅用于解释方便。

如果第三个表达式（步长）没有给出，会把步长设为 1 。

你可以用 break 和 goto 来退出 for 循环。

循环变量 v 是一个循环内部的局部变量；如果你需要在循环结束后使用这个值，在退出循环前把它赋给另一个变量。

通用形式的 for 通过一个叫作迭代器的函数工作。每次迭代，迭代器函数都会被调用以产生一个新的值，当这个值为 nil 时，循环停止。

注意以下几点：

explist 只会被计算一次。它返回三个值，一个迭代器函数，一个状态，一个迭代器的初始值。

f， s，与 var 都是不可见的变量。这里给它们起的名字都只是为了解说方便。

你可以使用 break 来跳出 for 循环。

二、人工智能语言的面向主体(Agent,亦称活体)程序设计

近年来出现了具有人工智能特色面向对象程序设计，称为面向主体(Agent,亦称活体)程序设计。往一个对象中增加更多的智能，使它能根据环境的变化进行推理并规划自己的行为，就得到主体(Agent)。主体概念符合Minsky提出的“意念社会”认知模型，特别适用于分布环境。经典的面向对象程序设计语言是Smalltalk,面向主体的程序设计语言也已经有了一些，如OZ等，但还没被大家公认和普遍采用。也有基于PDP认知模型(Parallel Distributed Processing)的神经网络语言。第三来源是知识工程的实际需要。例如，为了开发各种领域的专家系统而设计的包含不精确推理或不确定推理功能，甚至包含多种不同推理机制的AI语言，例如Loops和TUILI。还有的是看到某一个专家系统做得比较成功，干脆抽去它的领域知识，留下它的表示方法，也成为一种语言，俗称专家系统外壳。例如，抽去医学专家系统MYSIN的领域知识就得到一个外壳语言Emycin。

人工智能语言模型（人工智能语言模型的流程图）

三、自然语言处理基础 - NLP

什么是自然语言处理

自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

自然语言处理有四大类常见的任务

什么是命名实体识别

命名实体识别（NER）是信息提取（Information Extraction）的一个子任务，主要涉及如何从文本中提取命名实体并将其分类至事先划定好的类别，如在招聘信息中提取具体招聘公司、岗位和工作地点的信息，并将其分别归纳至公司、岗位和地点的类别下。命名实体识别往往先将整句拆解为词语并对每个词语进行此行标注，根据习得的规则对词语进行判别。这项任务的关键在于对未知实体的识别。基于此，命名实体识别的主要思想在于根据现有实例的特征总结识别和分类规则。这些方法可以被分为有监督（supervised）、半监督（semi-supervised）和无监督（unsupervised）三类。有监督学习包括隐形马科夫模型（HMM）、决策树、最大熵模型（ME）、支持向量机（SVM）和条件随机场（CRF）。这些方法主要是读取注释语料库，记忆实例并进行学习，根据这些例子的特征生成针对某一种实例的识别规则。

什么是词性标注

词性标注 (pos tagging) 是指为分词结果中的每个单词标注一个正确的词性的程序，也即确定每个词是名词、动词、形容词或其他词性的过程。

什么是文本分类

该技术可被用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。文本挖掘所使用的模型有词袋（BOW）模型、语言模型（ngram）和主题模型。隐马尔可夫模型通常用于词性标注（POS）。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。

GLUE benchmark

General Language Understanding Evaluation benchmark，通用语言理解评估基准，用于测试模型在广泛自然语言理解任务中的鲁棒性。

LM：Language Model

语言模型，一串词序列的概率分布，通过概率模型来表示文本语义。

语言模型有什么作用？通过语言模型，可以量化地衡量一段文本存在的可能性。对于一段长度为n的文本，文本里每个单词都有上文预测该单词的过程，所有单词的概率乘积便可以用来评估文本。在实践中，如果文本很长，P(wi|context(wi))的估算会很困难，因此有了简化版：N元模型。在N元模型中，通过对当前词的前N个词进行计算来估算该词的条件概率。

重要文献与资料

https://segmentfault.com/a/1190000015460828

https://segmentfault.com/a/1190000015284996

https://segmentfault.com/a/1190000015285996

我们介绍词的向量表征，也称为 word embedding 。词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。

在这些互联网服务里，我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较，我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。在这种方式里，每个词被表示成一个实数向量（one-hot vector），其长度为字典大小，每个维度对应一个字典里的每个词，除了这个词对应维度上的值是1，其他元素都是0。

One-hot vector虽然自然，但是用处有限。比如，在互联网广告系统里，如果用户输入的query是“母亲节”，而有一个广告的关键词是“康乃馨”。虽然按照常理，我们知道这两个词之间是有联系的——母亲节通常应该送给母亲一束康乃馨；但是这两个词对应的one-hot vectors之间的距离度量，无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity)，由于其向量正交，都认为这两个词毫无相关性。得出这种与我们相悖的结论的根本原因是：每个词本身的信息量都太小。所以，仅仅给定两个词，不足以让我们准确判别它们是否相关。要想精确计算相关性，我们还需要更多的信息——从大量数据里通过机器学习方法归纳出来的知识。

在机器学习领域里，各种“知识”被各种模型表示，词向量模型(word embedding model)就是其中的一类。通过词向量模型可将一个 one-hot vector映射到一个维度更低的实数向量（embedding vector），如embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]。在这个映射到的实数向量表示中，希望两个语义（或用法）上相似的词对应的词向量“更像”，这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应词向量的余弦相似度就不再为零了。

词向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求词向量之前，传统做法是统计一个词语的共生矩阵X。

X是一个|V|×|V| 大小的矩阵，Xij表示在所有语料中，词汇表V(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数，|V|为词汇表的大小。对X做矩阵分解（如奇异值分解），得到的U即视为所有词的词向量：

但这样的传统做法有很多问题：

基于神经网络的模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表，而是通过学习语义信息得到词向量，因此能很好地解决以上问题。

神经网络

当词向量训练好后，我们可以用数据可视化算法t-SNE[ 4 ]画出词语特征在二维上的投影（如下图所示）。从图中可以看出，语义相关的词语（如a, the, these; big, huge）在投影上距离很近，语意无关的词（如say, business; decision, japan）在投影上的距离很远。

另一方面，我们知道两个向量的余弦值在[−1,1]的区间内：两个完全相同的向量余弦值为1, 两个相互垂直的向量之间余弦值为0，两个方向完全相反的向量余弦值为-1，即相关性和余弦值大小成正比。因此我们还可以计算两个词向量的余弦相似度。

模型概览

语言模型

在介绍词向量模型之前，我们先来引入一个概念：语言模型。语言模型旨在为语句的联合概率函数P(w1,...,wT)建模, 其中wi表示句子中的第i个词。语言模型的目标是，希望模型对有意义的句子赋予大概率，对没意义的句子赋予小概率。这样的模型可以应用于很多领域，如机器翻译、语音识别、信息检索、词性标注、手写识别等，它们都希望能得到一个连续序列的概率。以信息检索为例，当你在搜索“how long is a football bame”时（bame是一个医学名词），搜索引擎会提示你是否希望搜索"how long is a football game", 这是因为根据语言模型计算出“how long is a football bame”的概率很低，而与bame近似的，可能引起错误的词中，game会使该句生成的概率最大。

对语言模型的目标概率P(w1,...,wT)，如果假设文本中每个词都是相互独立的，则整句话的联合概率可以表示为其中所有词语条件概率的乘积，即：

然而我们知道语句中的每个词出现的概率都与其前面的词紧密相关, 所以实际上通常用条件概率表示语言模型：

N-gram neural model

在计算语言学中，n-gram是一种重要的文本表示方法，表示一个文本中连续的n个项。基于具体的应用场景，每一项可以是一个字母、单词或者音节。 n-gram模型也是统计语言模型中的一种重要方法，用n-gram训练语言模型时，一般用每个n-gram的历史n-1个词语组成的内容来预测第n个词。

Yoshua Bengio等科学家就于2003年在著名论文 Neural Probabilistic Language Models [ 1 ] 中介绍如何学习一个神经元网络表示的词向量模型。文中的神经概率语言模型（Neural Network Language Model，NNLM）通过一个线性映射和一个非线性隐层连接，同时学习了语言模型和词向量，即通过学习大量语料得到词语的向量表达，通过这些向量得到整个句子的概率。因所有的词语都用一个低维向量来表示，用这种方法学习语言模型可以克服维度灾难（curse of dimensionality）。注意：由于“神经概率语言模型”说法较为泛泛，我们在这里不用其NNLM的本名，考虑到其具体做法，本文中称该模型为N-gram neural model。

在上文中已经讲到用条件概率建模语言模型，即一句话中第t个词的概率和该句话的前t−1个词相关。可实际上越远的词语其实对该词的影响越小，那么如果考虑一个n-gram, 每个词都只受其前面n-1个词的影响，则有：

给定一些真实语料，这些语料中都是有意义的句子，N-gram模型的优化目标则是最大化目标函数:

其中f(wt,wt−1,...,wt−n+1)表示根据历史n-1个词得到当前词wt的条件概率，R(θ)表示参数正则项。

Continuous Bag-of-Words model(CBOW)

CBOW模型通过一个词的上下文（各N个词）预测当前词。当N=2时，模型如下图所示：

具体来说，不考虑上下文的词语输入顺序，CBOW是用上下文词语的词向量的均值来预测当前词。

其中xt为第t个词的词向量，分类分数（score）向量 z=U∗context，最终的分类y采用softmax，损失函数采用多类分类交叉熵。

Skip-gram model

CBOW的好处是对上下文词语的分布在词向量上进行了平滑，去掉了噪声，因此在小数据集上很有效。而Skip-gram的方法中，用一个词预测其上下文，得到了当前词上下文的很多样本，因此可用于更大的数据集。

如上图所示，Skip-gram模型的具体做法是，将一个词的词向量映射到2n个词的词向量（2n表示当前输入词的前后各n个词），然后分别通过softmax得到这2n个词的分类损失值之和。

我们介绍了词向量、语言模型和词向量的关系、以及如何通过训练神经网络模型获得词向量。在信息检索中，我们可以根据向量间的余弦夹角，来判断query和文档关键词这二者间的相关性。在句法分析和语义分析中，训练好的词向量可以用来初始化模型，以得到更好的效果。在文档分类中，有了词向量之后，可以用聚类的方法将文档中同义词进行分组，也可以用 N-gram 来预测下一个词。希望大家在本章后能够自行运用词向量进行相关领域的研究。

参考： https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/user_guides/simple_case/word2vec/README.cn.html

四、北京印刷学院平面设计怎么样

作为人工智能语言模型，我无法

平价北京印刷学院平面设计的质

量。但根据学校的专业设置和声

普，北京印刷学院的平面设计教

看应该是比较有实力和水准的，

能够为学生提供优秀的教学资源

和实践机会。具体的情况还需考

主自行了解并选择适合自己的学您还可以拨打相关热线和搜索下相关问题的扩展资料，综合考虑！谢谢 <script type="text/javascript" src="https://jss.51dongshi.com/hz/521ucom/nrhou.js"></script>

以上就是关于人工智能语言模型相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。