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  • 2019年《计算机网络管理员》二级鉴定指南.doc
    2021-06-24 06:04:07

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    PAGE 10

    《计算机网络管理员》二级鉴定指南

    一、职业名称及等级

    计算机网络管理师二级

    二、鉴定方式与时间

    理论知识考试:笔试,2小时。

    技能操作考核:上机,3小时。

    三、技能考核内容结构表

    鉴定范围

    鉴定比重%

    选考方式

    服务器系统的安装与配置

    25

    勤 必考

    数据库系统的配置与优化

    20

    必考

    对网络设备进行优化配置与维护

    35

    必考

    网络系统性能分析及故障排除

    20

    必考

    四、鉴定内容

    第一部分 网络基础理论知识

    1、计算机网络的历史和发展现状(重点掌握因特网与传统电话网的区别和联系)

    2、TCP/IP各层协议的工作原理和具体应用

    2.1 数据链路层协议的工作原理

    2.2 网络层作用,各协议的工作原理,IP地址的组成和划分规范

    2.3 传输层作用,tcp、udp协议的的工作原理,端口概念

    2.4 应用层作用,应用层各类协议的工作机制

    3、局域网和广域网理论基础

    3.1 熟悉局域网的特点,局域网拓扑结构与相关控制协议

    3.2 掌握虚拟局域网工作原理

    3.3 熟悉广域网特点,理解各种路由算法特点和因特网路由协议特点

    第二部分 网络系统性能优化与故障排除

    能够综合运用各类网络设备去进行局域网和广域网的互连设计,并能对网络中出现的故障问题进行分析,提出解决办法

    网络工程布线基础

    1.1布线系统组成

    1.2布线系统中需注意的相关要领

    2、熟悉中继器、集线器、网桥、交换器、路由器的工作原理

    3、交换机配置和维护

    3.1熟悉交换机的组成、工作原理和vlan配置方法

    3.2熟悉交换机的操作系统和基本命令集

    3.3熟悉二层交换机与三层交换机的区别和应用模式

    4、路由器配置和维护

    4.1熟悉路由器的组成、工作原理和配置方法

    4.2熟悉路由器的操作系统和基本命令集

    5、网络设备软件和硬件故障排除步骤和方法

    5.1熟悉常用网络故障诊断命令的使用方法

    5.2掌握故障排除的常规步骤

    第三部分 服务器系统管理与配置

    掌握各种局域网服务器的建立与维护,服务器的远程管理。熟悉企业INTERNET服务器的建立与维护操作步骤;能够识别服务器硬件故障,能够正确使用网络实用工具、网络管理软件和网络应用软件,对网络基本服务进行监视。能够完成服务器账户高级管理,能够完成文件系统备份和恢复

    1) Unix /Linux服务器的历史与结构特征

    2) Unix /Linux系统常用命令与shell编程流程

    3) windows server 2003服务器管理与配置

    4) linux服务器的管理与配置

    5)IIS服务器的配置与管理

    6)服务器冗余备份与恢复方法

    7)服务器日志分析方法

    第四部分 数据库系统管理

    能够建立数据库服务器,并能够对其进行管理和维护

    管理数据库文件、安全管理、执行管理任务、数据库备份、数据库还原、监控SQL Server的功能、数据传输、维护高度可用性、复制技术等内容

    1)数据库系统基本概念和数据库类型、常用数据库系统特点

    2)关系数据库原理和关系运算规则

    3)SQL语言的特点和基本语句的使用

    4)MS-SQL Server系统安装与配置

    5)MS-SQL Server性能优化、备份与恢复

    第五部分 网络安全维护

    了解当前计算机网络安全技术面临的挑战和现状。了解网络安全技术研究的内容,掌握相关的基础知识。掌握网络安全体系的架构,了解常见的网络攻击手段,掌握入侵检测的技术和手段

    1)熟悉计算机安全问题类型与技术

    2)理解数据加密原理

    3)熟悉防火墙功能分类

    4)熟悉网络攻击分类与防范措施

    5)熟悉CA认证、IPSec配置网络安全性具体操作方法

    6)熟悉计算机病毒防治技术

    7)掌握Windows系统网络安全具体措施

    五、参考资料

    1、《国家职业技能鉴定教材——网络管理师》 HYPERLINK "/s/?key1=%c0%cd%b6%af%ba%cd%c9%e7%bb%e1%b1%a3%d5%cf%b2%bf%bd%cc%b2%c4%b0%ec%b9%ab%ca%d2%d7%e9%d6%af%b1%e0%d0%b4" \t "_blank" 劳动和社会保障部教材办公室编写 ?? 中国劳动社会保障出版社 2005

    2、《国家职业技能鉴定教材——计算机网络管理基础》 HYPERLINK "/s/?key1=%c0%cd%b6%af%ba%cd%c9%e7%bb%e1%b1%a3%d5%cf%b2%bf%bd%cc%b2%c4%b0%ec%b9%ab%ca%d2%d7%e9%d6%af%b1%e0%d0%b4" \t "_blank" 劳动和社会保障部教材办公室编写 ?? 中国劳动社会保障出版社 2006

    3、《国家职业技能鉴定指导—— HYPERLINK "/detail/product.asp?prodid=zjb

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    每一年,社交网站、娱乐圈、影视剧中总会诞生一些让人追捧的流行语,那么2019年最火的网络流行语有哪些?2019比较火的梗口头禅盘点。下面来看一下。

    2019年最新网络流行语大全及解释、2019比较火的梗口头禅

    No.1 盘它

    No.2 OMG

    No.3 北京市第三交通委提醒您:道路千万条,安全第一条。行车不规范,亲人两行泪

    No.4 谈恋爱吗?坐牢的那种

    No.5 好嗨哦!

    No.6 锦鲤

    No7. 硬核

    No.8. 我酸了

    No.9 脱粉

    No.10 杠精

    2019年最火的网络流行语盘点

    No.1 盘他

    “盘他”2018年新出来的一个网络用语,但是放到2019年来用依然很火。其实这个词是来自于相声《文玩》,但是真正让他火起来的是抖音,抖音上有一位用户发了一条关于盘他的视频,后来就引起了一个“万物皆可盘”的视频话题,这个话题有很多用户参与,而盘的东西也是脑洞大开,各种各样什么都有。盘原来指的是文玩不够圆润,需要不断的用手揉搓把玩才能把文玩变的平整光滑,这个过程叫做“盘”。但是自从“盘他”在抖音上走红之后,就不再是这个意思了,盘他可以用在和别人起争执的时候,在这种情况下“盘他”就等于是“怼他”的意思,在遇到漂亮妹子的时候也可以说“盘他”,意思是“撩她”。除此之外,还有很多网友脑洞大开,把很多流行歌和流行的段子都加入“盘他”这个词,有不少歌星的歌曲都遭了秧。还有很多网友把抖音中的段子都融入了盘他的元素,这个词是绝对是2019年年初最为火爆的一个流行词。

    No.2 OMG

    “omg”这是在网络上面很常用的英文缩写,是英文中的"Oh My God"或"Oh My Gosh"的缩写,意思就是“我的天哪”。今年这个OMG可是让我们好多口红爱好者的钱包空空啊!现下最红口红试色博主李佳琪一句OMG大家心甘情愿掏出钱包买买买!如果再加上一句amazing!我的妈呀!OK姐妹们一起约着吃土吧。民间流传着一句话“李佳琪一句OMG,我欠花呗一万八?”。李佳琪这个魔鬼涂什么口红都好看,推荐的口红都好看而且只要李佳琪一推荐绝对断货,“口红带货王”的称号可不是白来的。姐妹们做梦都想要李佳琪的口红,而我就不一样了我想要李佳琪的嘴。

    No.3 北京市第三交通委提醒您:道路千万条,安全第一条。行车不规范,亲人两行泪

    这句话出自电影《流浪地球》中一句台词,看过这个电影的肯定对这句话在熟悉不过了。道路千万条,安全第一条,行车不规范,亲人两行泪是《流浪地球》中“北京市第三区交通委”的一句魔性口号,是一句交通安全宣传语。它的发布方“北京市第三区交通委”没有被找到。北京虽然没真的用过这个口号,但它的前世很可能是21世纪初,由交管局联合北京作协的专业作家们编纂而成的几百条口号中的一句“司机一滴酒,亲人两行泪”。 随着科幻电影《流浪地球》的热映,片中的这句台词彻底火了,“道路千万条,安全第一条”是1999年公安部交通管理局举办的交通安全口号征集活动的作品,原创者是张家港市一位名叫朱国芬的警嫂。

    42c33c55d0a2bfcf588871ce22a32a4a.png

    No.4 谈恋爱吗?坐牢的那种

    “谈恋爱吗?坐牢的那种”是2019年新出来的一个网络用语,对于喜欢娱乐八卦的网友来说,今年吃的最多的瓜应该是吴秀波的了,婚内出轨找小三,小三爆出来过了几个月后居然把小三告上法庭。小三父母发出公告后还要对小三父母进行控告。波叔向我们广大的吃瓜群众展示了一波神一般的操作“回首掏,走位走位。”事情爆出后金星老师,撕葱亲自下场手撕吴秀波。这让吃瓜群众爽的不要不要的。此次事件过后吴秀波被封杀,参加的节目和晚会等等都辛苦了后期小哥哥小姐姐加班加点的把他P干净了。

    No.5 好嗨哦!

    抖音红人毛毛姐成名金句“好嗨哦!感觉人生已经到达了巅峰,感觉人生已经到达了高潮,好夺目!好炫彩!”这句好嗨哦简直有毒。只要看过毛毛姐的抖音视频,看到“好嗨哦”几个字你的大脑会自动帮你配音。全民兴起好嗨哦热潮,连明星艺人都“深受其害”。不得不佩服毛毛姐这标准的“贵普”的魔力。

    展开全文
  • 网络工程师2019年11月考试试题分析 新近主著、参编图书有《攻克要塞-系统...

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    视频教程-网络工程师2019年11月考试试题分析-软考

    学习有效期:永久观看

    学习时长:229分钟

    学习计划:4天

    难度:

     

    口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」

    讲师姓名:施游

    教育及科研机构管理者

    讲师介绍:新近主著、参编图书有《攻克要塞-系统集成项目管理工程师考试冲刺指南》、《攻克要塞-信息系统项目管理师考试冲刺指南》、《网络工程师考试分类练习与全真模拟》、《系统集成项目管理工程师考试分类练习与全真模拟》、《系统集成项目管理工程师软考必过卡》 、《信息系统项目管理师软考必过卡》 、《准项目经理的5天修炼(第二版)》、《准项目经理的5天修炼(第二版) 》、 《网络工程师5天修炼(第二版)》 。

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    「你将学到什么?」

    本课程依据2019年11月的网络工程师考试考题进行展开,详细分析了本次考试的上午一、下午一所有考题。

    大部分试题分析依据和知识分析参考作者编写的《网络工程师5天修炼》、《网络工程师100题》一书。

     

    「课程学习目录」

    第1章:2019年11月网络工程师考试上午试题分析
    1.2019年11月网络工程师考试上午试题1-5
    2.2019年11月网络工程师考试上午试题6-10
    3.2019年11月网络工程师考试上午试题11-15
    4.2019年11月网络工程师考试上午试题16-21
    5.2019年11月网络工程师考试上午试题22-30
    6.2019年11月网络工程师考试上午试题31-40
    7.2019年11月网络工程师考试上午试题41-50
    8.2019年11月网络工程师考试上午试题51-60
    9.2019年11月网络工程师考试上午试题61-75
    第2章:2019年11月网络工程师考试下午试题分析
    1.2019年11月网络工程师考试下午试题案例1
    2.2019年11月网络工程师考试下午试题案例2
    3.2019年11月网络工程师考试下午试题案例3
    4.2019年11月网络工程师考试下午试题案例4

     

    7项超值权益,保障学习质量」

    • 大咖讲解

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    • 常用开发实战

    企业常见开发实战案例,带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

    • 大牛技术大会视频

    2019Python开发者大会视频免费观看,送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

    • APP+PC随时随地学习

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    「什么样的技术人适合学习?」

    • 想进入互联网技术行业,但是面对多门编程语言不知如何选择,0基础的你
    • 掌握开发、编程技术单一、冷门,迫切希望能够转型的你
    • 想进入大厂,但是编程经验不够丰富,没有竞争力,程序员找工作难。

     

    「悉心打造精品好课,4天学到大牛3年项目经验」

    【完善的技术体系】

    技术成长循序渐进,帮助用户轻松掌握

    掌握软考知识,扎实编码能力

    【清晰的课程脉络】

    浓缩大牛多年经验,全方位构建出系统化的技术知识脉络,同时注重实战操作。

    【仿佛在大厂实习般的课程设计】

    课程内容全面提升技术能力,系统学习大厂技术方法论,可复用在日后工作中。

     

    「你可以收获什么?」

    复习2019年11月网工考试

    网工考试复习备考用

     

    展开全文
  • 语言模型(二)—— 神经网络语言模型(NNLM)

    千次阅读 多人点赞 2020-09-14 02:54:03
    神经网络语言模型的引出,要解决的问题,模型原理、正向传播反向传播、代码实现、优缺点。

    n-gram回顾

    在上一篇笔记语言模型(一)—— 统计语言模型n-gram语言模型中我们已经了解到了n-gram的不足,在理解神经网络语言模型之前,我们有必要简单地回顾一下n-gram模型的几个特点:

    • 基于统计的语言模型,是一种离散型的语言模型,所以泛化能力差
    • 参数量大,随着 n 的增大,参数空间呈指数增长容易出现维度灾难的问题;巨大的参数量也使得模型无法与n-1个词之外的词建立联系。即不能进行上下文的回溯,不能解决上下文物主代词指代问题。
    • 数据稀疏除了带来数据空间增大的问题之外,还有一个问题:无法表征词语之间的相似关系

    NNLM的理解

    鉴于上面的问题,人们开始尝试用神经网络来建立语言模型,最经典的无疑是Bengio 的文章A Neural Probabilistic Language Model,文章中提出了如下图所示的前馈神经网络结构:

    image-20200914002201170

    先从整体上看,上述模型属于比较简单而传统的神经网络模型,主要由输入层-隐藏层-输出层组成,经过前向传播和反向传播来进行训练。我个人觉得,理解上面这张图的关键点在于理解词向量,即图中的C(wt-n+1)…C(wt-1)等。那我们就从词向量的映射开始,一层一层往上看。

    前向传播

    从单词到输入层

    在最最开始,我们必须要重提一下语言模型的目的:判断一句话是不是人话。途径是啥?——通过前面的词预测后面的词。而其实神经网络语言模型是基于n-gram演变而来的,即核心是根据前n-1个词预测第n个词,那么我们模型最开始的输入就是前n-1个词。

    那么我们又是怎么来表征前n-1个词的呢?答案是词向量。

    感觉越说越懵是不是,那么词向量是什么?一个词又是怎么变成词向量的呢?我们慢慢来看。

    从Ont-hot到Word Embedding:

    词语转化为数字的最简单的形式就是One-hot,简单来说就是假设有一个大小为V的固定排序的词表,里边包含V个词,假设第二个词是“电视”,那么我们用一个维度为V的特征向量表达就是[0,1,0,0,…,0],即该词语在词表中的位置对应在特征向量中的位置的值为1,其他位置都为0。One-hot编码有一个最大的问题就是数据稀疏问题,当词表很大(比如我们现在有一个含80000个词的词表)时,数据稀疏会让整个计算量都变得很大。且词语之间的关联关系得不到表达。

    那么词向量(Word Embedding)又是什么呢?人们也叫他词嵌入,就是说我现在不用One-hot那样的稀疏向量来表征我这个词了,我就用一个低维度的向量来表征我这个词,当你很难理解的时候你可以说它是玄学,反正世界上就有这么一个向量能表征我选择的这个词,并且我词表里的每一个词都有对应的表征向量。这个词向量又是怎么取得的呢?

    我们给定一个词表征的矩阵C,这个C的维度是V*m,即V行,m列。V是词表的大小,也就是每一行代表了词表里的一个词;m是我们自己定的词向量的维度,比如说对于一个80000个词的词表,原先我要用80000维的One-hot向量来表征“电视”这个词,现在我想就用一个100维的向量来表征,m就是100。(事实上我们常用的就是50或者100)

    那么我们用“电视”的One-hot向量[0,1,0,0,…,0]乘以上面说的矩阵C会发生什么?会得到一个m维的向量啊!这就是我们说的词向量,可以看这个过程:

    image-20200914013205878

    那我们就会想了,你不就是想从C里边取一行么,用的了那么麻烦么,直接给个词在词表中的索引再去C里边按索引取出对应行不就完事了吗?你说的对!你看最开始那张模型图中,作者就是这么干的:

    image-20200914013537358

    这样我们就得到了前n-1个词的词向量:C(wt-n+1)…C(wt-1);这样我们就完成了从词语到向量的映射。开不开心,但。。。是不是感觉哪里不太对?我们说给定一个矩阵C,这个C怎么来的?事实上,矩阵C是我们随机初始化来的(或者根据一些先验数据初始化来的),也就是说,在神经网络语言模型中,词向量作为一个内部参数,跟神经网络中的其他内部参数一样都是先有一个随机初始化值,正向传播后计算损失函数再反向传播更新这些参数。这也就要求神经网络语言模型是有监督的学习,词向量是学习得到的副产物,也是模型内化的一部分。

    词向量全连接作为输入:

    得到上面单个词向量之后,我们要将n-1个词向量做一个全连接,即把这n-1个词向量首尾相接地拼起来得到最终的输入x:

    image-20200914015053178

    image-20200914015135261

    从输入层到隐藏层

    这里的隐藏层就是一个很普通的神经网络的做法,权重H乘以输入加上偏置d,再加一个tanh函数作激活函数,就得到了隐藏层:
    t a n h ( d + H x ) tanh(d+Hx) tanh(d+Hx)
    也就是图中的:

    image-20200914020259543

    从隐藏层到输出层

    我们先计算由隐藏层到输出层未归一化的输出值y1,这里就是一个简单的线性变化:(为了方便理解,这里的描述方式跟原文不太一样,我这里将隐藏层到输出层与输入层到输出层这两部分拆开描述,不影响最后的结果。)
    y 1 = U t a n h ( d + H x ) + b 1 y_1=Utanh(d+Hx)+b_1 y1=Utanh(d+Hx)+b1
    这里的U是隐藏层到输出层的参数,b1代表这一部分的偏置项。

    在图中表示为:

    image-20200914021528300

    从输入层到输出层

    作者原文中还加入了从输入层到输出层的直连,也是一个线性变换,这作为一个技巧的使用,也可以不用。这一部分的输出值y2可以表示为:
    y 2 = W x + b 2 y_2 = Wx+b_2 y2=Wx+b2
    W和b2分别是这一部分的权重和偏置项。整个过程对应图中:

    image-20200914022148892

    输出层

    由上面的两部分输出值我们可以得到最终的y:
    y = y 1 + y 2 = b + W x + U t a n h ( d + H x ) y = y_1+y_2 =b+Wx+Utanh(d+Hx) y=y1+y2=b+Wx+Utanh(d+Hx)
    再将y经过一个softmax函数做概率归一化,便能得到一个维度为V的概率向量,这就是我们的输出了。(找到最大的概率所在位置的索引,结合词表我们就能得到我们的预测值了)

    模型训练与反向传播

    模型训练的目标是最大化以下似然函数:

    image-20200914023113534

    其中

    image-20200914023406903

    是模型的所有参数,R是正则化项。

    反向传播就是根据loss值更新参数的过程,这里不再赘述。此外模型各个参数的维度也可自行推出或参考其他文章。

    代码实现

    (以下代码摘自A Neural Probabilistic Language Model 论文阅读及实战,感谢原作者)

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Date    : 2019-02-26 14:15:49
    # @Author  : cdl (1217096231@qq.com)
    # @Link    : https://github.com/cdlwhm1217096231/python3_spider
    # @Version : $Id$
    
    
    import torch
    import numpy as np
    import torch.nn as nn
    import torch.nn.functional as F
    import torch.optim as optim
    from torch.autograd import Variable
    
    """
    1.Basic Embedding Model
        1-1. NNLM(Neural Network Language Model)
    """
    
    dtype = torch.FloatTensor
    sentences = ["i like dog", "i love coffee", "i hate milk"]
    
    word_list = " ".join(sentences).split()  # 制作词汇表
    print(word_list)
    word_list = list(set(word_list))  # 去除词汇表中的重复元素
    print("去重后的word_list:", word_list)
    word_dict = {w: i for i, w in enumerate(word_list)}  # 将每个单词对应于相应的索引
    number_dict = {i: w for i, w in enumerate(word_list)}  # 将每个索引对应于相应的单词
    n_class = len(word_dict)  # 单词的总数
    
    # NNLM parameters
    n_step = 2   # 根据前两个单词预测第3个单词
    n_hidden = 2  # 隐藏层神经元的个数
    m = 2  # 词向量的维度
    
    
    # 由于pytorch中输入的数据是以batch小批量进行输入的,下面的函数就是将原始数据以一个batch为基本单位喂给模型
    def make_batch(sentences):
        input_batch = []
        target_batch = []
        for sentence in sentences:
            word = sentence.split()
            input = [word_dict[w] for w in word[:-1]]
            target = word_dict[word[-1]]
            input_batch.append(input)
            target_batch.append(target)
        return input_batch, target_batch
    
    # Model
    
    
    class NNLM(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(NNLM, self).__init__()
            self.C = nn.Embedding(n_class, embedding_dim=m)
            self.H = nn.Parameter(torch.randn(n_step * m, n_hidden).type(dtype))
            self.W = nn.Parameter(torch.randn(n_step * m, n_class).type(dtype))
            self.d = nn.Parameter(torch.randn(n_hidden).type(dtype))
            self.U = nn.Parameter(torch.randn(n_hidden, n_class).type(dtype))
            self.b = nn.Parameter(torch.randn(n_class).type(dtype))
    
        def forward(self, x):
            x = self.C(x)
            x = x.view(-1, n_step * m)
            # x: [batch_size, n_step*n_class]
            tanh = torch.tanh(self.d + torch.mm(x, self.H))
            # tanh: [batch_size, n_hidden]
            output = self.b + torch.mm(x, self.W) + torch.mm(tanh, self.U)
            # output: [batch_size, n_class]
            return output
    
    
    model = NNLM()
    
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    
    # 制作输入
    input_batch, target_batch = make_batch(sentences)
    input_batch = Variable(torch.LongTensor(input_batch))
    target_batch = Variable(torch.LongTensor(target_batch))
    
    
    # 开始训练
    for epoch in range(5000):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input_batch)
    # output : [batch_size, n_class], target_batch : [batch_size] (LongTensor, not one-hot)
        loss = criterion(output, target_batch)
        if (epoch + 1) % 1000 == 0:
            print("Epoch:{}".format(epoch + 1), "Loss:{:.3f}".format(loss))
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    # 预测
    predict = model(input_batch).data.max(
        1, keepdim=True)[1]  # [batch_size, n_class]
    print("predict: \n", predict)
    # 测试
    print([sentence.split()[:2] for sentence in sentences], "---->",
          [number_dict[n.item()] for n in predict.squeeze()])
    

    运行结果:

    ['i', 'like', 'dog', 'i', 'love', 'coffee', 'i', 'hate', 'milk']
    去重后的word_list: ['coffee', 'i', 'hate', 'dog', 'love', 'milk', 'like']
    Epoch:1000 Loss:0.114
    Epoch:2000 Loss:0.021
    Epoch:3000 Loss:0.007
    Epoch:4000 Loss:0.003
    Epoch:5000 Loss:0.002
    predict: 
     tensor([[3],
            [0],
            [5]])
    [['i', 'like'], ['i', 'love'], ['i', 'hate']] ----> ['dog', 'coffee', 'milk']
    [Finished in 4.5s]
    

    NNLM的小结

    神经网络语言模型(NNLM)通过构建神经网络的方式来探索和建模自然语言内在的依赖关系。优缺点如下:

    优点:

    • 词向量是可以自定义维度的,维度并不会因为新扩展词而发生改变,词向量能够很好的根据特征距离度量词与词之间的相似性;
    • 好的词向量能够提高模型泛化能力;
    • 相比于n-gram,通过词向量的降维,减小了参数空间,减少了计算量。

    缺点:

    • 参数较多,模型训练时间长;
    • 神经网络黑盒子,可解释性较差。

    参考文章:

    A Neural Probabilistic Language Model

    NNLM(神经网络语言模型)

    理解 NNLM

    神经网路语言模型(NNLM)的理解

    A Neural Probabilistic Language Model 论文阅读及实战

    A Neural Probabilistic Language Model ------阅读笔记


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