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熵是一个很重要的概念。首先来了解一下信息量的概念。信息量大小可以参考个人感觉,粗略来讲,某时间A的信息量大小和其发生的概率成反比。这个还是很好理解的,比方说“高考取消”这件事给人带来的信息量就比较大。当然不同的人对这件事的感受不一样,但是如果把信息量和概率联系起来就能做运算。 …
四种分类器
定义好了输入,在定义一个统一的评估方式吧。最简单的方式是计算其正确率。其定义为: 其中T表示预测正确的样例数量,F表示预测错误的样例数量。 由于预测种类和原本标签的种类都有4种,因能得到16种组合,这里集合T包含那些预测和输出相等的组合。可以将这16种组合显示出来,左斜对角线上…
做推理的ESIM
接触了一个在Inference领域比较有影响力的模型——ESIM。同时薅了Colab羊毛。 Enhanced LSTM for Natural Language Inference这篇论文提出了一种计算两个句子相似度的模型。模型由3个部分组成: 首先将输入的两个句子,premi…
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