平时在使用LightGMB，需要保存训练好的模型。以下是梳理的几种方式： 使用LightGBM 自带的save_model 方法 import lightgbm as lgb # 假设已经训练好的模型是 model model = lgb.LGBMClassifier() model.fit(X_t…
背景与基础 目前的机器学习模型都是数学模型，其对应的输入要求必须是数字形式（number）的，而我们处理的真实场景往往会包含许多非数字形式的输入（有时候即使原始输入是数字形式，我们也需要转换），最典型的就是…
ChatGPT与GPT ChatGPT，全称聊天生成预训练转换器（英语：Chat Generative Pre-trainedTransformer），是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5、GPT-4架构的大型语言模型…
BERT简介 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示的方法，由Google的研究者在2018年提出。它在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的进展，尤其是在理解上下文含义…
Transformer简介 Transformer是一种深度学习架构，由Google的研究者在2017年的论文《Attention Is All You Need》中首次提出。它在自然语言处理（NLP）和其他领域取得了巨大的成功，特别是在处理长序列数据方面。Tr…
在潜在语义分析LSA的文章中对LDA有一些简单的介绍，今天的目标是对LDA进行相对深入的了解，大致搞明白其原理。 LDA简介 在机器学习领域中有2个LDA： 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)，主要用于降维和…
什么是潜在语义分析LSA？ 潜在语义分析（Latent Semantic Analysis），是语义学的一个新的分支。传统的语义学通常研究字、词的含义以及词与词之间的关系，如同义，近义，反义等等。潜在语义分析探讨的是隐藏在字词…
条件随机场(conditional random field, CRF)是用来标注和划分序列结构数据的概率化结构模型。言下之意，就是对于给定的输出，标识序列Y和观测序列X，条件随机场通过定义条件概率P(Y|X)，而不是联合概率分布P(X,Y)来…
随着NLP的发展，像Word2Vec、Glove这样的词向量模型，正逐渐地被基于Transformer的BERT等模型代替，不过经典始终是经典，词向量模型依然在不少场景发光发热，并且仍有不少值得我们去研究的地方。本文来关心一个词向…
利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因…
