nlp常用文本处理模型 nlp文本分类数据集是做什么的

△超强NLP合集

网站名直译过来就是――超强NLP合集！

181个超全资源合集，各个类型全都有，总有一款适合你。

△资源概览

光说不练假把式，既然是资源，就是让人用的，满满干货，无套路。

使用资源只需要三步：

1、打开网站，选择、搜索自己感兴趣的内容，比如搜索NLP领域最火的BERT。

△网站地址见文末

2、可以按描述内容选择自己感兴趣的模型，打开最后一列的Colab链接。

得益于谷歌的慷慨，无需担心环境配置，直接进去学习即可。

这里以第一个BERT搜索结果为例?。

△Transfer Learning with BERT

3、在进入Colab之后，和本地notebook文件使用方法是一样的，检查好配置之后，就可以按照目录进行学习，实时交互反馈结果。

这也是这份合集的意义，不再是干巴巴的说教，而是图文并茂可运行的实例，练起来！

当然，BERT只是其中一种类型，如果还没看够，下面是我们梳理的一些分类，可供选用。

1、按所用模型分类，可分为ANN、AxCell、BERT、CNN、GPT-2、LSTM等；

2、按任务类型分类，可分为分类、对话系统、词嵌入、语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析等；

3、按所用框架分类，可分为PyTorch、TensorFlow、Keras等。

基本上涵盖了现在NLP发展的全景，不论是框架还是模型、任务，你都能在这里找到适合自己学习的对象。

此外，你也可以为抗击疫情出份力。

△COVID-19相关内容

可以BERT来了解疫情期间人们的情绪变化，内容丰富，目录清晰，上手即可操作。

比如说OpenAI刚更新的GPT模型，当然，受限于时间，现在只有GPT-2模型，但了解一下GPT本身也是好的。

△GPT-2模型

其中有一位国人作者，15 亿参数 GPT2 中文预训练模型，可以对GPT2本身有直观了解。

并且和谷歌drive一起使用，数据集存放也非常方便，全部流程只需点击两次。

模型本身已经被训练完毕，只需要加载训练使用即可，就这么简单，适合想直接使用的研究。

在作者发布之后，Reddit一片感谢贴，毕竟这么简单无套路的资源合集，可以说很良心了。

△讨论区图

而且这个搜集资源的小网站也是个好去处，481个数据集，从几M到上G，从CSV格式到JSON格式，应有尽有，可以马克一下作为资源站收藏。

△数据集

还有，他们还开发了一款名为RABBIT的文本分类器，可以实时对媒体报道进行分类，帮助我们更好分辨媒体报道的倾向性。

△文本分类器RABBIT

妈妈再也不用担心我被“FAKE NEWS”骗了。

使用教程和下载数据集都要大路畅通哟~

仅仅教程收藏是没用的，一定要自己上手试试哟~

参考链接：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/gvsh51/p_181_nlp_colab_notebooks_found_here/

https://notebooks.quantumstat.com

往期推荐钟南山团队携手腾讯研发新冠重症AI预测模型，登上Nature子刊本周优秀开源项目分享，人员检测和跟踪、OCR工具库、汉字字符特征提取工具等8大开源项目干货 |分享17个机器学习的常用算法！机器学习必读TOP 100论文清单：高引用、分类全、覆盖面广丨GitHub 21.4k星

新手福利丨超详细的Tengine GEMM矩阵乘法汇编教程

新手福利吧,新手福利的照片,新手福利区,有什么新人福利的软件

很多刚入门Tengine的开发者想研读Tengine汇编代码，却苦于没有好的汇编入门教程，没有大神带入门，自己看又看不懂，怎么办？福利来了，Tengine带来了一份超详细的gemm汇编教程。

GEMM简介

什么是GEMM? 它的英文全称是 GEneral Matrix to Matrix Multiplication (通用矩阵的矩阵乘法)，Gemm在神经网络的计算中占据很重要的位置。Why gemm is at the heart of deep learning[1]介绍了为什么GEMM在深度学习计算中如此重要，以及卷积计算中是如何使用GEMM。

教程大纲

教程分为三部分:

Step1: 纯C实现的gemm

Step2: 调用OpenBLAS的gemm

Step3: Tengine中的gemm

运行这个教程的代码，你需要：

可以执行armv8汇编的环境，比如RK3399

linux操作系统: 本教程的编译脚本使用的是Makefile

超简洁的教程源码

点击添加图片描述（最多60个字）

Step1: 纯C实现的gemm

step1部分的代码直接执行：

cd step1

make

https://zhuanlan.zhihu.com/p/test

这个程序中我们计算的矩阵乘法是 A(m,k) * B(k,n)=C(m,n)：

点击添加图片描述（最多60个字）

矩阵乘法的纯C简洁实现:

void gemm_pure_c(float* A, float* B, float* C,int m,int n,int k)

{

for(int i=0;i<m;i++)

{

for(int j=0;j<n;j++)

{

C[i*n+j]=0.f;

for(int p=0;p<k;p++)

{

C[i*n+j]+=A[i*k+p]*B[p*n+j];

}

Step2: 调用OpenBLAS的gemm

OpenBLAS[2]是一个开源的基础线性代数计算库，BLAS的英文全称Basic Linear Algebra Subprograms，它在不同的处理器上都做了优化。在Linux上，可以直接通过apt-get安装这个库:

sudo apt-get install libopenblas-dev

运行一下step2的代码

make

export OMP_NUM_THREADS=1

taskset 0x1 https://zhuanlan.zhihu.com/p/test

在RK3399上得到的结果是

[m n k]: 256 128 256

[openblas]: 4.68 ms

[pure c]: 32.22 ms

[blas VS pure_C]: maxerr=0.000076

可以看出，调用OpenBLAS库的性能明显优于纯C实现。

Step3:调用Tengine 16x4 kernel的gemm

这部分教程以 Tengine[3]源码中的 sgemm_4x16_interleave.S[4]为例子，对汇编代码做了一些简化，只支持k为4的倍数的情况。

在使用Tengine的4x16 kernel之前, 首先要对矩阵A和矩阵B的数据进行interleave。什么是interleave呢？Interleave叫交错排布，表示对数据进行重新排布，为了计算的时候读取数据时能更好地利用缓存。这里我们对矩阵A的数据是对m中的每16个元素进行重排, 对矩阵B的数据是对n的每4个元素进行重排。

点击添加图片描述（最多60个字）

Tengine的4x16 kernel计算的n=4,m=16的情况，目前支持的k是4的倍数：

我们在汇编代码的loop4中计算k的每四个元素.

加载B的数据到寄存器 v0,v1,v2,v3
加载A的数据到寄存器 v4,v5,v6,v7,v8,v9,v10,v11

ldr q0,[x1]

ldr q1,[x1,0x10]

ldp q2, q3,[x1,0x20]

ldp q4, q5,[x2]

ldp q6, q7,[x2,0x20]

ldp q8, q9,[x2,0x40]

ldp q10,q11,[x2,0x60]

下面的动图演示了4x16的kernel的每条指令是如何进行计算的

点击添加图片描述（最多60个字）

最后的汇编对应的是把输出数据保存

stp q16, q17 ,[x0]

stp q18, q19 ,[x0, #0x20]

stp q20, q21 ,[x0, #0x40]

stp q22, q23 ,[x0, #0x60]

stp q24, q25 ,[x0, #0x80]

stp q26, q27 ,[x0, #0xa0]

stp q28, q29 ,[x0, #0xc0]

stp q30, q31 ,[x0, #0xe0]

我们在RK3399上执行step3的代码：

cd step3

make

export OMP_NUM_THREADS=1

taskset 0x1 https://zhuanlan.zhihu.com/p/test

可以看出, Tengine的4x16 kernel性能在这三种实现中是最优的。

[m n k]: 256 256 256

[tengine 4x16]: 7.71 ms

[openblas]: 9.55 ms

[pure c]: 316.00 ms

[blas VS tengine]: maxerr=0.000061

What's more?

这个教程的代码只是一个示例，part3的代码只支持:

m 是16的倍数

n 是4的倍数

k 是4的倍数

看完这个教程，建议可以尝试以下的一些拓展工作:

你可以修改代码来支持任意数值的k,可参考[sgemm_4x16_interleave.S][4]这个汇编代码，添加 loop1.
你可以把 interleave_B4 函数替换成汇编，以优化性能。
你可以拓展代码，支持任意数值的 m and n
你可以尝试写一个 4x4_kernel.S 的armv8汇编
你可以尝试写一个 4x4_kernel.S 的armv7汇编

教程源码链接：

Reference:

[1]Why gemm is at the heart of deep learning ()

[2]OpenBLAS ()

[3]Tengine ( )

[4]sgemm_4x16_interleave.S( )

ai模型的预测方法 ai特征算法

ai预测模型,ai预测,ai图形预设,ai模型训练流程

雷锋网旗下 AI 研习社定期整理国内外 AI 开发相关的技术资讯、学习资料以及开发博客等内容。欢迎投稿，投稿邮箱：zhangxian@leiphone.com。

Jason Brownlee 的时间序列预测教程

这是澳大利亚机器学习专家 Jason Brownlee 撰写的教程，提供了一套用 Python 语言处理时间序列预测问题的模板。该教程一步步向读者展示了应该用什么工具、如何操作，以及为什么这样操作。它使用了波士顿持械抢劫案数量作为案例，旨在解决的问题是对波士顿未来每月抢劫案的数量做合理预测。全文包含代码长达两万字，是迄今为止最权威、最详细的时间序列预测入门教程之一。具有相当学习价值。

译文地址： http://www.leiphone.com/news/201702/QjrKc9cLWAiqRGhT.html

原文地址：http://machinelearningmastery.com/time-series-forecast-case-study-python-monthly-armed-robberies-boston/

机器学习算法实践之 K 均值聚类的实用技巧

大家一定都知道吴恩达老师在 Coursera 讲授的机器学习课程。美国数据分析专家 Bilal Mahmood，把吴恩达老师课程中对 K 均值聚类算法的介绍做了整理总结，再加入他自己的经验写就本文，教大家如何使用聚类分析对数据自动分段。文章分为两部分：一是对 K 均值聚类算法做综合介绍，二是讲述该算法的主要实战技巧（讨论的重点问题是：应该用多少组簇？）。对于研究聚类问题的开发者具有很高价值。

译文地址：http://www.leiphone.com/news/201702/SPMC0IPBy37vJgqU.html

原文地址： http://www.kdnuggets.com/2017/02/automatically-segmenting-data-clustering.html

OpenAI：如何解决对抗样本带来的安全风险

这是大牛 Ian Goodfellow 等在 OpenAI 博客发表的文章，专门讨论“对抗样本”这一话题。由于能使大多数机器学习算法瘫痪，本文讨论了对抗样本带来的 AI 潜在安全风险，如何解决，并盘点了对付对抗样本的几种主要途径。其中，本文在技术层面详细探讨了为什么 gradient masking 方法无法解决对抗样本问题。

原文地址：https://openai.com/blog/adversarial-example-research/

自然语言处理入门：在数据预处理阶段如何发现 Lexical Units

这是 DataScience.com 自然语言处理入门系列文章的第一弹。本系列将介绍自然语言处理的核心概念、核心难题与挑战，以及主流解决方案。作为该系列的第一篇，文章开头介绍自然语言处理的技术和应用，随机进入技术环节讨论 Lexical Units；尤其是 tokenization 和 normalization 的实现方法。适合 NLP 领域开发者。

雷锋网将为大家奉上后续教程。

原文地址： https://www.datascience.com/blog/introduction-to-natural-language-processing-lexical-units-learn-data-science-tutorials

SVDS：如何选择深度学习框架？

Silicon Valley Database 的研究团队，归纳总结了七大主流深度学习平台框架各自的特性以及优缺点。这些框架包括：TensoFlow，Theano，Torch，Caffe，MXNet，Neon 和 CNTK。该文章旨在为新入门的深度学习开发者提供“应该选择哪个框架？”的指导。更多关于开源框架、工具如何选择的问题，请参考雷锋网系列文章：，，。Tensorflow 全网最全学习资料汇总之框架平台的综合对比【3】盘点四大民间机器学习开源框架：Theano、Caffe、Torch 和 SciKit-learn谷歌、微软、OpenAI 等巨头的七大机器学习开源项目看这篇就够了

原文链接：http://svds.com/getting-started-deep-learning/

举报/反馈

本文地址： https://www.xxs100.com//show-394945.html