什么是未登录词 Out-of-vocabulary（OOV）?

未登录词就是训练时未出现，测试时出现了的单词。在自然语言处理或者文本处理的时候，我们通常会有一个字词库（vocabulary）。这个vocabulary要么是提前加载的，或者是自己定义的，或者是从当前数据集提取的。假设之后你有了另一个的数据集，这个数据集中有一些词并不在你现有的vocabulary里，我们就说这些词汇是Out-of-vocabulary，简称OOV。

什么是未登录词 Out-of-vocabulary（OOV）?相关推荐

未登录词(Out Of Vocabulary)识别
有人问道:南京市长叫江大桥? 你怎么知道的? 因为看到一个标语--南京市长江大桥欢迎您. 未登录词识别问题也叫做:命名实体识别(Named Entity Recognition) 常见的未登录词包括: ...
如何用技术搞好英俄翻译？
神经网络翻译模型受限于其可以使用的词表大小,经常会遇到词表无法覆盖源端和目标端单词的情况,特别是当处理形态丰富的语言(例如俄语.西班牙语等)的时候,词表对全部语料的覆盖度往往不够,这就导致很多&quo ...
中文信息处理（二）—— 分词
文章目录中文信息处理核心技术中文分词 NLP任务层次一.为什么分词? 二.分词为什么难? 三.常见的分词系统四.几种分词方法 1. 基于词表的分词 1.1 主要思想 1.2 最大匹配分词法关键 ...
占有统治地位的Transformer究竟是什么
讲个有趣的小故事我高二那年从乙班考入了甲班,对于那时的我偏科英语最高只有108+班级平均英语成绩125+暴躁难为人女英语老师,使我上英语课时战战兢兢.英语老师很时尚,喜欢搞花里胡哨的词语让我们放松 ...
比赛必备︱省力搞定三款词向量训练 + OOV词向量问题的可性方案
本篇为资源汇总,一些NLP的比赛在抽取文本特征的时候会使用非常多的方式. 传统的有:TFIDF/LDA/LSI等偏深度的有:word2vec/glove/fasttext等还有一些预训练方式:el ...
[深度学习] embedding 在test阶段遇到OOV怎么办
即使是char级别的rnn模型,在test阶段也会遇到OOV 这种情况肯定是没法用embedding层的lookup的如果OOV情况不多,就可以当做UNK处理有两类思路: 1. UNK有对应的em ...
NLP-生成模型-2017-PGNet：Seq2Seq+Attention+Coverage+Copy【Coverage解决解码端重复解码问题；Copy机制解决解码端OOV问题】【抽取式+生成式】
PGNet模型训练注意事项: Coverage机制要在训练的最后阶段再加入(约占总训练时间的1%),如果从刚开始训练时就加入则反而影响训练效果: Copy机制在源文本的各个单词上的概率分布直接使用At ...
基于Seq2Seq的问答摘要与推理问题方案
1.项目背景: 主题为汽车大师问答摘要与推理.要求使用汽车大师提供的11万条技师与用户的多轮对话与诊断建议报告数据建立模型,模型需基于对话文本.用户问题.车型与车系,输出包含摘要与推断的报告文本, ...
Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing(arXiv)笔记
深度学习方法采用多个处理层来学习数据的层次表示,并在许多领域中产生了最先进的结果.最近,在自然语言处理(NLP)的背景下,各种模型设计和方法蓬勃发展.本文总结了已经用于大量NLP任务的重要深度学习相关 ...
NPL基于词典分词(一)
前言自然数据处理里很重要的一环节就是中文分词,它指的是将一段文本拆分为一系列单词的过程,这些单词顺序拼接后等于原文本.而中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习这两大派. 什么是词在基于词典 ...

什么是未登录词 Out-of-vocabulary（OOV）?

什么是未登录词 Out-of-vocabulary（OOV）?相关推荐

最新文章

热门文章