>> LUCAS FREITAS: Hei.
Gaidīti visi.
Mans vārds ir Lucas Freitas.
Es esmu junioru pie [dzirdams] studijām datorzinātnes ar mērķtiecīgi
skaitļošanas lingvistika.
Tātad mans vidusskolas ir valodā un valodu teorija.
Es esmu patiesi satraukti, lai mācītu jums guys mazliet par jomā.
Tas ir ļoti aizraujoša joma mācīties.
Arī ar lielu potenciālu nākotnē.
Tātad, es esmu patiesi satraukti, ka jūs guys apsver projektus
skaitļošanas lingvistika.
Un man būs vairāk nekā laimīgs, lai konsultētu kāds no jums, ja jūs nolemjat
veikt kādu no tiem.
>> Tātad, pirmkārt, kādi ir skaitļošanas lingvistika?
Tāpēc skaitļošanas lingvistika ir krustojas valodniecībā un
datorzinātnes.
Tātad, kas ir lingvistika?
Kas ir datorzinātnes?
Nu no valodniecībā, ko mēs esam valodas.
Tāpēc lingvistika ir faktiski pētījums dabiskā valodu vispār.
Tik dabiski valoda - mēs runājam par valoda, kas mēs faktiski izmantot, lai
komunicēt ar otru.
Tāpēc mēs neesam īsti runā par C vai Java.
Mēs runājam vairāk par angļu un Ķīniešu un citās valodās, ko mēs
izmantot komunicēt ar otru.
>> Grūti lieta par to, ka tagad mums ir gandrīz 7000
valodām pasaulē.
Tāpēc ir diezgan augsts šķirne valodu, ko mēs varam mācīties.
Un tad jūs domājat, ka tas ir iespējams, ir ļoti grūti izdarīt, piemēram,
tulkošana no vienas valodas uz otrkārt, ņemot vērā, ka jums ir
gandrīz 7000 no tiem.
Tātad, ja jūs domājat, kā to tulkojumu no vienas valodas uz otru tu
ir gandrīz vairāk nekā miljons dažādas kombinācijas, ka jūs varat
ir no valodas uz valodu.
Tātad, tas ir tiešām grūti darīt daži veida piemērs tulkošanas sistēmas
katru valoda.
>> Tātad, Valodniecība ārstē ar sintaksi, semantika, pragmatika.
Jūs puiši nav īsti nepieciešams zināt, ko viņi ir.
Bet ļoti interesanta lieta ir tas, ka kā dzimtā valoda, tad, kad jūs mācīties
valoda kā bērns, jūs faktiski mācīties visas šīs lietas - sintakses semantika
un pragmatika -
pats.
Un nevienam nav iemācīt jums sintakse jums saprast, kā teikumus
strukturēta.
Tātad, tas ir patiešām interesanti, jo tas ir kaut kas, kas nāk ļoti
intuitīvi.
>> Un ko jūs lietojat no datorzinātnes?
Nu, vissvarīgākā lieta, ka mēs ir datorzinātnes, ir pirmais
viss, mākslīgais intelekts un mašīnu mācīšanās.
Tātad, ko mēs cenšamies darīt skaitļošanas lingvistika ir mācīt
dators, kā kaut ko darīt ar valodu.
>> Tā, piemēram, mašīnu tulkošana.
Es cenšos mācīt manu datoru how zināt, kā pāreja no viena
valodas uz otru.
Tātad, būtībā, piemēram, mācību dators divas valodas.
Ja man dabiskās valodas apstrāde, kas ir gadījums, piemēram, par
Facebook Graph Search, jūs mācāt dators, kā izprast
vaicājumi labi.
>> Tātad, ja jūs sakāt: "fotogrāfijas no maniem draugi. "Facebook neuzskata, ka
kopumā virkni, kas ir tikai ķekars vārdu.
Tas faktiski saprot attiecības starp "fotogrāfijas" un "draugiem" un
saprot, ka "fotogrāfijas" ir īpašums "maniem draugiem."
>> Tātad, kas ir daļa no, piemēram, dabiskās valodas apstrāde.
Tā cenšas saprast, ko ir attiecība starp
vārdus teikumā.
Un liels jautājums ir, jūs varat mācīt datoru, kā runāt
valodu vispār?
Kas ir ļoti interesants jautājums domā, kā varbūt nākotnē,
jūs gatavojas, lai varētu konsultējieties ar savu mobilo tālruni.
Veida, piemēram, to, ko mēs darām ar Siri, bet kaut ko vairāk, piemēram, jūs faktiski var
saka, ko jūs vēlaties, un tālrunis gatavojas saprast visu.
Un tas var būt sekot jautājumi un turpini runāt.
Tas ir kaut kas aizraujošs, manuprāt.
>> Tātad, kaut ko par dabas valodu.
Kaut kas patiešām interesantu par dabas valodas ir tāds, ka, un tas ir
kredīts uz manu valodniecības profesors, Maria Polinsky.
Viņa dod piemēru, un es domāju, ka tas ir patiešām interesanti.
Tāpēc, ka mēs mācīties valodu no brīža, kad mēs esam dzimuši, un tad mūsu dzimtā
valoda veida aug mums.
>> Un būtībā jūs mācīties valodu No minimālu ieguldījumu, vai ne?
Jūs vienkārši iegūt datus no jūsu vecāki, kas savu valodu izklausās
patīk un jūs vienkārši iemācīties to.
Tātad, tas ir interesanti, jo, ja paskatās šajos teikumos, piemēram,.
Tu izskaties, "Mary liek uz mētelis katrā reizi viņa atstāj māju. "
>> Šajā gadījumā, tas ir iespējams, ka vārds "viņa" attiecas uz Mariju, vai ne?
Jūs varat teikt: "Marija liek uz mētelis Katru reizi, kad Marija atstāj
māja. "tā, ka ir labi.
Bet tad, ja paskatās teikumu "Viņa liek uz mētelis katru reizi Mary
atstāj māju. "Jūs zināt, tas ir iespējams pateikt, ka "viņa" ir
atsaucoties uz Marijas.
>> Nav veids, kā pateikt, ka "Marija liek uz mētelis katru reizi Marija atstāj
māja. "Tātad, tas ir interesanti, jo tas ir sava veida intuīcija
ka katram dzimtā valoda ir.
Un neviens tika mācīts, ka tas ir tā, ka sintakse darbojas.
Un ka jums var būt tikai šo "viņa" atsaucoties uz Marijas šajā pirmajā gadījumā,
un faktiski šo citu pārāk, bet ne šīs.
Bet visi veida izpaužas ar tādu pašu atbildi.
Visi piekrīt, ka.
Tātad, tas ir patiešām interesanti, kā gan jūs nezināt visus noteikumus
savā valodā jūs veida saprotat kā valoda darbojas.
>> Tik interesanta lieta par dabīgā valoda, ir tas, ka jums nav
zināt kādu sintaksi zināt, ja sods ir gramatikas vai ungrammatical par
vairumā gadījumu.
Kas padara Jūs domājat, ka varbūt tas, ko notiek, ir tas, ka ar savu dzīvi, jums
tikai glabāt kļūst arvien vairāk un vairāk teikumi teicis jums.
Un tad jūs saglabāt iegaumēšanas visas sodu.
Un tad, kad kāds stāsta jums kaut kas, jūs dzirdat šo teikumu un
paskatās savu vārdu krājumu teikumus un redzēt, ja
šis teikums ir tur.
Un, ja tas ir tur jums teic, ka tas ir gramatikas.
Ja tas nav jums teikt, tas ir ungrammatical.
>> Tātad, šajā gadījumā, jūs varētu teikt, ak, tāpēc jums ir milzīgs saraksts ar visiem
iespējamie sodi.
Un tad, kad jūs dzirdat kādu teikumu, jūs zināt, ja tas ir gramatikas vai
nav balstīta uz to.
Lieta ir tāda, ka, ja paskatās teikums, piemēram, "
Piecu vada CS50 TFS vārīti neredzīgajiem astoņkājis izmantojot DAPA krūze. "Tas ir
noteikti nav sods ka esat dzirdējuši iepriekš.
Bet tajā pašā laikā jūs zināt, tas ir diezgan daudz gramatikas, vai ne?
Nav gramatiskās kļūdas un jūs varat teikt, ka
tas ir iespējams teikums.
>> Tāpēc tas liek mums domāt, ka faktiski veids, kā mēs mācīties valodu, ir ne tikai
, ņemot milzīgu datu bāzi ar iespēju vārdus vai teikumus, bet vairāk
izprast sakarību starp vārdi šajos teikumos.
Vai tas ir jēga?
Tā, tad jautājums ir, var datori mācīties valodas?
Mēs varam iemācīt valodu ar datoriem?
>> Tātad, pieņemsim domāt par starpību starp dzimtā valoda
un dators.
Tātad, kas notiek ar skaļruni?
Nu, dzimtā valoda, mācās valodas iedarbības uz to.
Parasti tās agrīnās bērnības gadiem.
Tātad, būtībā, jums vienkārši ir bērns, un tu turpini runāt to, un tas
tikai mācās, kā runāt valoda, vai ne?
Tātad, jūs būtībā dodot ieguldījums bērnu.
Tātad, tad jūs varat apgalvot, ka dators var darīt to pašu, vai ne?
Jūs varat dot valoda kā ievade datorā.
>> Kā, piemēram, ķekars failus ka ir grāmatas angļu valodā.
Varbūt tas ir viens no veidiem, ka jūs iespējams, varētu mācīt
dators angļu, vai ne?
Un patiesībā, ja jūs domājat par to, tas aizņem jums varbūt pāris
dienas, lai lasītu grāmatu.
Par datoru, tas aizņem sekundi, lai apskatīt visus vārdus grāmatā.
Tātad jūs varat iedomāties, ka varētu būt tikai to arguments ieejas no jums apkārt,
tas nav pietiekami, lai pateikt, ka tas ir kaut ko, ka tikai cilvēki var darīt.
Jūs varat domāt datorus arī var saņemt informāciju.
>> Otra lieta ir tā, ka dzimtā valoda ir arī smadzenes, kas ir
valodu mācīšanās iespējas.
Bet, ja jūs domājat par to, smadzenes ir cieta lieta.
Kad jūs esat dzimis, tas jau noteikti -
Tas ir jūsu smadzenes.
Un, kā jūs augt uz augšu, jūs tikai iegūt vairāk valodas ievades un varbūt uzturvielas
un citi sīkumi.
Bet diezgan daudz jūsu smadzenes ir cieta lieta.
>> Tātad jūs varat teikt, labi, varbūt varat veidot datoru, kas ir ķekars
funkcijas un metodes, kas vienkārši atdarina valodu mācīšanās iespējas.
Tātad šajā ziņā, jūs varētu teikt, labi, es var būt dators, kas ir visas
lietas, kas man ir nepieciešams mācīties valodu.
Un pēdējā lieta ir tā, ka dzimtā runātājs mācās no izmēģinājumu un kļūdu.
Vārdu sakot, vēl viena svarīga lieta valodu apguve ir tas, ka jūs veida
un iemācīties lietas, padarot vispārinājumi par to, ko jūs dzirdat.
>> Tātad, kā jūs aug jūs uzzināt, ka daži vārdi ir vairāk kā lietvārdi,
daži citi tiem ir īpašības vārdi.
Un jums nav nekādu zināšanas valodniecībā
saprast, ka.
Bet jūs tikai zināt, ka ir daži vārdi ir novietota kādu daļu no
teikumu un daži citi citās daļas teikuma.
>> Un, ka, ja jūs kaut ko darīt, kas ir kā teikums, kas nav pareizs -
varbūt tāpēc, ka pār vispārinājums piemēram.
Varbūt, ja jūs aug, jūs ievērosiet, ka plural parasti
veido liekot S at vārda beigām.
Un tad jūs mēģināt darīt daudzskaitļa "briedis", kā "briežus" vai "zobs", kā
"zobi." Tātad jūsu vecāki vai kāds labo jums un saka, nē,
daudzskaitļa "briedis" ir "briedis", un daudzskaitļa "zobu" ir "zobi." Un tad
Jūs uzzināsiet šīs lietas.
Tātad jūs mācīties no izmēģinājumu un kļūdu.
>> Bet jūs varat darīt, ka ar datoru.
Jums var būt kaut kas ko sauc stiprināšana mācīšanās.
Kas būtībā ir kā dodot Datoru atlīdzība, ja tas
kaut ko pareizi.
Un piešķirot tai pretējs atlīdzību un, kad tas kaut ko nepareizi.
Jūs faktiski var redzēt, ka, ja jums iet uz Google Translate un jūs mēģināt
tulkot teikumu, tā lūdz jums atsauksmes.
Tātad, ja jūs sakāt, ak, tur ir labāks tulkojumu šajā teikumā.
Jūs varat ierakstīt to uz augšu, un tad, ja daudz cilvēki turpina sakot, ka ir labāks
tulkojums, tas tikai uzzina, ka tā vajadzētu nevis izmantot šo tulkojumu
viens tas dod.
>> Tātad, tas ir ļoti filozofisks jautājums lai redzētu, vai datori būs
spēj runāt vai ne nākotnē.
Bet man ir lielas cerības, ka viņi var tikai, pamatojoties uz šiem argumentiem.
Bet tas ir tikai vairāk filozofiska jautājums.
>> Tāpēc, kamēr datori joprojām nevar runāt, kādi ir lietas, ko mēs varam darīt?
Daži patiešām atdzist lietas ir datu klasifikācija.
Tātad, piemēram, jūs guys zināt ka e-pasta pakalpojumus darīt, lai
Piemēram, surogātpasta filtrēšana.
Tātad, ja jūs saņemat surogātpastu, tas cenšas, lai filtrētu uz citu lodziņu.
Tātad, kā tas dara, ka?
Tas nav, piemēram, dators vienkārši zina kādi e-pasta adreses surogātpasta.
Tāpēc tas ir vairāk balstīta uz saturu ziņu, vai varbūt nosaukumu, vai
varbūt kāds raksts, kas jums ir.
>> Tātad, būtībā, ko jūs varat darīt, ir iegūt Datu e-pastiem, kas ir surogātpasta partijas,
e-pasta vēstules, kas nav surogātpasts, un uzzināt, ko veida modeļiem jums ir
Tiem, kas ir surogātpasts.
Un tas ir daļa no skaitļošanas lingvistika.
To sauc par datu klasifikācija.
Un mēs patiešām redzēsim piemērs, ka nākamo slaidu.
>> Otrā lieta ir dabiskās valodas pārstrādi, kas ir tas, kas
Graph Meklēt dara, ļaujot rakstīt teikumu.
Un tas uzticas jūs saprotat, ko ir nozīme, un sniedz
jums rezultāts labāks.
Patiesībā, ja jūs doties uz Google vai Bing un jūs meklēt kaut ko līdzīgu Lady
Gaga augstums, jūs faktiski iet iegūt 5 '1 ", nevis informācijas
no viņas, jo tas tiešām saprot ko jūs runājat par.
Tātad, kas ir daļa no dabiska valodas apstrāde.
>> Vai arī, ja jūs izmantojat Siri, vispirms Jums ir algoritmu, kas mēģina
tulkot to, ko jūs sakāt vārdos, tekstā.
Un tad mēģina tulkot kas stājas nozīmi.
Tātad tas viss ir daļa no dabiskā valodas apstrāde.
>> Tad jums ir mašīntulkošanu -
kas faktiski ir viens no maniem favorītiem -
kas ir tikai tulkojot no valodas uz citu.
Tātad jūs varat iedomāties, ka tad, kad jūs darāt mašīntulkošana, jums ir
bezgalīgās iespējas sodu.
Tāpēc nav veids, kā vienkārši uzglabāt katru tulkojumu.
Tātad jums ir jānāk klajā ar interesantu algoritmu, lai spētu
tulkot katru teikums kaut kādā veidā.
>> Jūs guys ir kādi jautājumi līdz šim?
Nē?
OK.
>> Tātad, ko mēs redzēsim šodien?
Pirmkārt, es esmu gatavojas runāt par klasifikācijas problēmas.
Tik viens, ka es biju saka par surogātpastu.
Ko es esmu gatavojas darīt, ir, ņemot vērā lyrics dziesmu, jūs varat mēģināt izdomāt
ar lielu varbūtību kurš ir dziedātājs?
Pieņemsim, ka man ir dziesmas no Lady Gaga un Katy Perry, ja es jums
jauna dziesma, jūs varat izrēķināt, ja tas ir Katy Perry vai Lady Gaga?
>> Otrs, es esmu tikai gatavojas runāt par segmentācijas problēmu.
Tāpēc es nezinu, ja jūs guys zināt, bet Ķīniešu, japāņu, citas Austrumāzijas
valodas un citas valodas vispār nav
atstarpes starp vārdiem.
Un tad, ja jūs domājat par to, kā šo dators veida mēģina
saprast dabiskās valodas apstrāde, tas izskatās pēc vārdiem un
mēģina saprast attiecības starp tām, vai ne?
Bet tad, ja jums ir ķīniešu, un jūs ir nulle telpas, tas ir tiešām grūti
uzzināt, kāda ir saistība starp Citiem vārdiem sakot, jo viņiem nav nekādu
Vārdi sākumā.
Tātad jums ir kaut ko darīt ar nosaukumu segmentēšana, kas nozīmē tikai to, liekot
atstarpes starp to, ko mēs gribētu zvans vārdus šīm valodām.
Jēga?
>> Un tad mēs ejam runāt par sintaksi.
Tāpēc tikai mazliet par dabīgā valodas apstrāde.
Tas būs tikai pārskats.
Tātad šodien, būtībā to, ko es gribu darīt ir sniegt jums guys mazliet
iekšpusē, kādas ir iespējas ka jūs varat darīt ar skaitļošanas
lingvistika.
Un tad jūs varat redzēt, ko jūs domājat ir forši starp šīm lietām.
Un varbūt jūs varat domāt par projektu un nāk runāt ar mani.
Un es varu dot jums padomu par to, kā to īstenot.
>> Tātad sintakse būs mazliet par Graph meklēšana un mašīnu
tulkošana.
Es esmu tikai gatavojas sniegt piemēru, kā Jūs varētu, piemēram, tulkot
kaut ko no portugāļu valodā.
Izklausās labi?
>> Tātad, pirmkārt, klasifikācija problēma.
Es saku, ka tas ir daļa no semināra būs ļoti grūti
viens tikai tāpēc, ka notiek būt dažas kodēšana.
Bet tas būs Python.
Es zinu, ka jūs guys nezinu Python, tāpēc Es esmu tikai gatavojas izskaidrot par augstu
līmenis, ko es daru.
Un jums nav īsti aprūpi, pārāk daudz par sintaksi, jo tas ir
kaut ko jūs guys var mācīties.
OK?
Izklausās labi.
>> Tātad, kas ir klasifikācijas problēma?
Tātad jūs esat dota dažas lyrics dziesmu, un jūs vēlaties, lai uzminēt
kurš dzied to.
Un tas var būt jebkāda veida citas problēmas.
Lai tā var būt, piemēram, jums prezidenta kampaņa un jums ir
runas, un jūs vēlaties, lai atrastu , ja tas ir, piemēram,
Obama un Mitt Romney.
Vai arī jums var būt ķekars e-pastu un Jūs vēlaties, lai noskaidrotu, vai tās ir
surogātpasts vai ne.
Tāpēc tas ir tikai klasificētu dažas dati, kas balstīti uz vārdiem
ka jums ir tur.
>> Tātad, lai to izdarītu, jums ir veikt dažus pieņēmumus.
Tik daudz par skaitļošanas valodniecībā ir izdarīt pieņēmumus,
Parasti smart pieņēmumi, lai Jūs varat iegūt labus rezultātus.
Mēģinot radīt modeli to.
Un tad mēģināt to, un redzēt, ja tā darbojas, ja tas dod jums labu precizitāti.
Un, ja tas tā ir, tad jūs mēģināt to uzlabot.
Ja tā nav, jūs, piemēram, OK, varbūt es būtu atšķirīgs pieņēmumu.
>> Tāpēc pieņēmums, ka mēs ejam ir, ka mākslinieks parasti dzied
par tēmu vairākas reizes, un varbūt izmanto vārdus vairākas reizes tikai
jo tie ir izmantoti, lai to.
Jūs varat domāt par savu draugu.
Es esmu pārliecināts, ka jums puiši visi ir draugi kas saka savu parakstu frāzi
burtiski par katru teikumu -
piemēram, kādu konkrētu vārdu vai dažiem īpašiem frāze, ka viņi saka, lai
katru teikumu.
>> Un ko jūs varat teikt, ka, ja jūs redzat teikums, kas ir paraksts
frāze, jūs varat uzminēt, ka, iespējams, Jūsu draugs ir
viens sakot, ka tas, vai ne?
Tātad jums padarīt šo pieņēmumu, un pēc tam tas, kā jūs izveidot modeli.
>> Piemēram, ka es esmu gatavojas sniegt, ir par kā Lady Gaga, piemēram, cilvēku
saka, ka viņa izmanto "Baby", lai visi viņas numur viens dziesmas.
Un faktiski tas ir video, kas rāda viņas pasakot vārdu "baby", lai
dažādas dziesmas.
>> [VIDEO PLAYBACK]
>> - (Dzied) Baby.
Baby.
Babe.
Baby.
>> [END Video atskaņošana-
>> LUCAS FREITAS: Tātad tur ir, es domāju, 40 dziesmas šeit, kur viņa saka
vārdu "baby". Tātad jūs varat būtībā uzminēt ka, ja jūs redzat kādu dziesmu, kurai ir
vārdu "baby", tur ir dažas liels varbūtība, ka tā ir Lady Gaga.
Bet pieņemsim mēģināt attīstīt šo vēl vairāk formāli.
>> Tātad šie ir vārdi, lai dziesmas Lady Gaga un Katy Perry.
Tā paskatās Lady Gaga, jūs redzat tās ir daudz notikumu ar "bērnu"
par gadījumiem, partija "veidā." Un tad Katy Perry ir daudz atkārtojumu
"," Daudz gadījumiem, "uguns".
>> Vārdu sakot, tas, ko mēs vēlamies, lai darīt, ir, jums lirisks.
Pieņemsim, ka jums ir lirisks par dziesma, kas ir "bērns", tikai "baby". Ja
Jums tikai iegūt vārdu "bērnu", un tas ir visi dati, kas jums ir no
Lady Gaga un Katy Perry, kurš būtu jūs uzminēt ir cilvēks
kas dzied dziesmu?
Lady Gaga un Katy Perry?
Lady Gaga, vai ne?
Jo viņa ir vienīgā, kas saka: "Baby". Tas izklausās muļķīgi, vai ne?
OK, tas ir patiešām viegli.
Es esmu tikai apskatot divas dziesmas un Protams, viņa ir vienīgā, kas ir
"Baby".
>> Bet ko tad, ja jums ir ķekars vārdu?
Ja jums ir faktiskā lirisks, kaut piemēram, "baby, es tikko
devās redzēt [? CFT?]
lekcija "vai kaut kas tamlīdzīgs, un tad jums tiešām ir izdomāt -
pamatojoties uz visiem šiem vārdiem -
kurš ir mākslinieks, kurš, iespējams, dziedāja šo dziesmu?
Tāpēc pieņemsim mēģināt attīstīt Tas mazliet tālāk.
>> Labi, tā balstās tikai uz datiem, kas mums got, šķiet, ka Gaga ir iespējams
dziedātājs.
Bet kā mēs varam rakstīt tas vēl oficiāli?
Un tur būs maz Mazliet statistikas.
Tātad, ja jūs pazust, tikai mēģināt lai izprastu jēdzienu.
Tas nav svarīgi, ja jūs saprotat vienādojumi ļoti labi.
Tas viss būs tiešsaistē.
>> Vārdu sakot, tas, ko es esmu aprēķināšanai ir varbūtība, ka šī dziesma ir par
Lady Gaga ņemot vērā, ka -
tāpēc šī josla nozīmē, ņemot vērā, ka -
Es redzēju vārdu "bērnu". Vai tas ir jēga?
Tāpēc es cenšos, lai aprēķinātu ka varbūtība.
>> Tātad ir šī teorēma sauc Bayes teorēmu, kas saka, ka
varbūtība dota B, ir varbūtība B dota, reizes
varbūtība, pār varbūtību B. Tas ir garš vienādojums.
Bet to, kas jums ir jāsaprot, no tas ir, ka tas ir tas, ko es vēlos
aprēķināt, vai ne?
Tā varbūtība, ka šī dziesma ir par Lady Gaga ņemot vērā, ka es redzēju vārdu
"Baby".
>> Un tagad tas, ko es saņemu, ir varbūtība vārdu "baby", ņemot
ka man ir Lady Gaga.
Un kas ir tas būtībā?
Ko tas nozīmē, kas ir varbūtība redzēt vārdu "baby"
in Gaga dziesmu?
Ja es gribu, lai aprēķinātu, ka ļoti Vienkāršs veids, tas ir tikai skaits
reizes es redzu "Baby" pār kopskaita gada vārdu Gaga dziesmu, vai ne?
Kas ir frekvence, ka es redzu ka vārds Gaga darbā?
Jēga?
>> Otrais termiņš ir varbūtība Gaga.
Ko tas nozīmē?
Tas būtībā nozīmē, kāda ir varbūtība klasificējot
daži vārdi kā Gaga?
Un tas ir sava veida dīvaini, bet pieņemsim domāt par piemēru.
Tātad pieņemsim, ka varbūtība ar "baby" dziesmā ir tāds pats
par Gaga un Britniju Spīrsu.
Bet Britney Spears ir divreiz vairāk dziesmas par Lady Gaga.
Tāpēc, ja kāds tikai nejauši dod jums dziesmu "baby", pirmā lieta, jums
apskatīt ir, kāda ir varbūtība ar "Baby" ar Gaga dziesmu "baby"
ar Britney dziesmu?
Un tas pats.
>> Tā otrā lieta, ka jūs redzēt, ir, labi, kāda ir varbūtība
Tas lirisks pats to Gaga lyric, un kāda ir varbūtība
ir Britney lirisks?
Tāpēc, ka Britnija ir tik daudz vairāk dziesmu nekā Gaga, jūs, iespējams,
teiksim, labi, tas ir iespējams Britney lirisks.
Tātad, tas ir iemesls, kāpēc mums ir šī termins tieši šeit.
Varbūtība Gaga.
Jēga?
Vai tā?
OK.
>> Un pēdējais ir tikai varbūtība par "bērnu", kas nav
īsti jautājums, ka daudz.
Bet tas ir varbūtība redzot "Baby" angļu valodā.
Mēs parasti nav vienalga, ka daudz par šo terminu.
Vai tas ir jēga?
Tāpēc varbūtība Gaga ir sauc pirms varbūtība
no klases Gaga.
Jo tas tikai nozīmē, ka to, kas ir varbūtība, ka tā, ka klasē -
kas ir Gaga -
tikai vispār, tikko bez nosacījumiem.
>> Un tad, kad man ir varbūtība Gaga dota "baby", mēs to saucam par plus
Teary varbūtību, jo tas ir varbūtība, ka
Gaga devušas pierādījumus.
Tāpēc es esmu sniedzot jums pierādījumus ka es redzēju vārdu bērnu un
dziesma jēga?
OK.
>> Tātad, ja es aprēķināts, ka par katru dziesmas par Lady Gaga,
kas tas varētu būt -
acīmredzot, es nevaru pārvietot šo.
Gada Gaga varbūtība būs kaut ko līdzīgu, 2 ir lielāks par 24, times 1/2,
vairāk 2 pāri 53.
Tas nav svarīgi, ja jūs zināt, ko šie skaitļi, tiek saņemtas no.
Bet tas ir tikai skaitlis, kas notiek ir vairāk nekā 0, vai ne?
>> Un tad, kad man Katy Perry, varbūtība "Baby", ņemot vērā Katy ir
jau 0, vai ne?
Jo tur nav "baby" ar Katy Perry.
Tātad, tad tas kļūst 0, un Gaga uzvaras, kas nozīmē, ka Gaga ir
iespējams dziedātājs.
Vai tas ir jēga?
OK.
>> Tātad, ja es vēlos, lai padarītu šo amatpersonu, Es patiesībā var darīt modeli
vairākiem vārdiem.
Tātad pieņemsim, ka man ir kaut kas piemēram, "baby, es esmu
uz uguns, "vai kaut ko.
Tāpēc tas ir vairākus vārdus.
Un šajā gadījumā, jūs varat redzēt ka "bērns" ir Gaga,
bet tas nav Katy.
Un "uguns" ir Katy, bet tas nav Gaga, vai ne?
Tātad, tas kļūst trickier, vai ne?
Jo šķiet, ka jūs gandrīz ir saikne starp diviem.
>> Tātad, kas jums jādara, ir jāuzņemas neatkarība starp vārdiem.
Vārdu sakot, ko tas nozīmē, ka Es esmu tikai aprēķināšanai, kas ir
varbūtība redzēt "bērnu", kas ir varbūtība redzēt "I" un
"Am", un "par" un "uguns," all atsevišķi.
Tad es esmu reizinot tos visus.
Un es esmu redzēt, kāda ir varbūtība redzēt visu teikumu.
Jēga?
>> Tātad, būtībā, ja man ir tikai viens vārds, ko es gribu, lai atrastu, ir arg max,
kas nozīmē, kas ir klase, kas ir dod man vislielāko varbūtību?
Tātad, kas ir klase, kas dod man augstākais varbūtība
varbūtība klases dots vārds.
Tātad šajā gadījumā, Gaga dota "bērnu." Vai Katy dota "bērnu." Jēga?
>> Un tikai no Bayes, ka vienādojums, kas man parādīja,
mēs radām šo frakciju.
Vienīgais ir tas, ka jūs redzēt, ka Vārda varbūtība, ņemot
klases mainās atkarībā no klases, vai ne?
Par "bērnu" s, ka man ir vairāki jo Gaga ir atšķirīgs no Katy.
No klases varbūtība arī izmaiņas, jo tas ir tikai skaitlis
dziesmas katrai no tām ir.
>> Bet varbūtība vārda together būs vienāda visiem
mākslinieki, labi?
Tāpēc varbūtība vārds ir tikai, kāda ir varbūtība
redzot šo vārdu Angļu valodas?
Tātad, tas ir pats par visiem no tiem.
Tāpēc, ka tas ir nemainīgs, mēs varam tikai piliens šo un nav jārūpējas par to.
Tāpēc tas būs patiešām mēs meklējam vienādojums.
>> Un, ja man ir vairāki vārdi, es esmu vēl nāksies iepriekš
varbūtība šeit.
Vienīgais ir tas, ka es esmu reizinot varbūtība
visiem citiem vārdiem.
Tāpēc es esmu reizinot tos visus.
Jēga?
Tas izskatās dīvaini, bet būtībā nozīmē, aprēķināt iepriekš no klases, un
reizinot ar varbūtību katras vārdus esot šajā klasē.
>> Un jūs zināt, ka varbūtība vārds dots klases būs
vairākas reizes, jūs redzēsiet, ka vārdu ka klase, dalot ar skaitu
vārdi jums ir, ka klasē kopumā.
Jēga?
Tas ir vienkārši, kā "baby" bija 2 pāri vārdu skaits, kas
Man bija lyrics.
Lai tikai frekvenci.
>> Bet ir viena lieta.
Atceros, kā es biju rāda, ka varbūtība "Baby" esot lyrics
no Katy Perry bija 0 tikai tāpēc Katy Perry nebija "Baby" vispār?
Bet tas izklausās nedaudz skarbi, lai tikai vienkārši teikt, ka vārdi nevar būt no
mākslinieks tikai tāpēc, ka viņiem nav šis vārds īpaši jebkurā laikā.
>> Lai jūs varētu vienkārši teikt, labi, ja jūs nav šo vārdu, es esmu gatavojas
jums mazāku varbūtību, bet es esmu tikai nav gatavojas
sniegt jums 0 uzreiz.
Jo varbūt tas bija kaut kas līdzīgs, "Ugunsdrošības, ugunsdzēsības, uguns, uguns", kas ir
pilnīgi Katy Perry.
Un tad "baby", un tas tikai iet, lai 0 uzreiz, jo tur bija viens
"Baby".
>> Vārdu sakot, tas, ko mēs darām, ir kaut kas sauc par Laplasa izlīdzināšanas.
Un tas tikai nozīmē, ka es esmu, kas daži varbūtība pat vārdiem
ka nav.
Tātad, ko es daru, ir tas, ka tad, kad es esmu Aprēķinot to, es vienmēr pievienot 1 līdz
skaitītājs.
Tātad, pat tad, ja vārds neeksistē, jo Šajā gadījumā, ja tas ir 0, es esmu vēl
aprēķinot to kā 1 pāri Kopējais vārdu skaits.
Pretējā gadījumā, man, cik daudz vārdu Man ir un es pievienot 1.
Tāpēc es esmu skaitīšanas abiem gadījumiem.
Jēga?
>> Tāpēc tagad pieņemsim darīt kādu kodēšanas.
Es esmu nāksies darīt to diezgan ātri, bet tas ir tikai svarīgi, ka jums
guys saprast jēdzienus.
Tātad, ko mēs cenšamies darīt ir tieši īstenot šo
lieta, ko es tikko teicu -
Es gribu, lai jūs nodot dziesmas no Lady Gaga un Katy Perry.
Un programma būs spējīgs teikt, ja šie jaunie vārdi ir no Gaga
vai Katy Perry.
Jēga?
OK.
>> Tāpēc man ir šī programma, es esmu gatavojas zvanīt classify.py.
Tāpēc tas ir Python.
Tā ir jauna programmēšanas valoda.
Tas ir ļoti līdzīgs dažās veidi, C un PHP.
Tas ir līdzīgi, jo, ja jūs vēlaties, lai mācīties Python pēc tam, zinot C, tas ir
tiešām nav tik daudz problēmu tikai tāpēc, ka Python ir daudz vieglāk
nekā C, vispirms.
Un daudzas lietas jau ir īstenoti jums.
Tik vienkārši, kā, piemēram, PHP ir funkcijas, kas kārtotu sarakstu, vai pievienot kaut ko
masīva, vai blah, blah, blah.
Python ir visas tās, kā arī.
>> Tāpēc es esmu tikai gatavojas izskaidrot ātri kā mēs varētu darīt klasifikāciju
problēma šeit.
Tātad pieņemsim, ka šajā gadījumā, man ir lyrics no Gaga un Katy Perry.
Veidā, ka man ir tie lyrics ir tas, ka Pirmais vārds lyrics ir
mākslinieka vārdu, un pārējais ir dzeja.
Tātad pieņemsim, ka man ir šī sarakstu kurā pirmais ir lyrics by Gaga.
Tātad, šeit es esmu uz pareizā ceļa.
Un nākamais ir Katy, un tas ir arī dziesmu tekstus.
>> Tātad, tas ir, kā jūs deklarēt mainīgais Python.
Jums nav, lai dotu datu tipu.
Jūs vienkārši uzrakstīt "Lyrics" veida, piemēram, PHP.
Jēga?
>> Tātad, kādi ir lietas, kas man ir aprēķināšanai, lai varētu aprēķināt
varbūtības?
Man ir, lai aprēķinātu "Priors" katra atšķiras
klases, kas man ir.
Man ir, lai aprēķinātu "aposteriorie," vai diezgan daudz varbūtības
katrs no dažādiem vārdiem, kas Es varu būt katram māksliniekam.
Tātad laikā Gaga, piemēram, es esmu gatavojas ir saraksts par to, cik reizes es redzu
katrs no vārdiem.
Jēga?
>> Un visbeidzot, es esmu tikai nāksies sarakstu, ko sauc par "vārdi", kas ir tikai gatavojas
ir, cik daudz vārdu es ir katram māksliniekam.
Tātad Gaga, piemēram, kad es izskatās ar dziesmu, man bija, es domāju, ka 24
vārdus kopā.
Tāpēc šis saraksts ir tikai nāksies Gaga 24, un Katy citu numuru.
Jēga?
OK.
>> Tāpēc tagad, faktiski, pieņemsim iet uz kodēšanu.
Tātad Python, jūs faktiski var atpakaļ ķekars dažādās
lietas no funkciju.
Tāpēc es esmu gatavojas, lai radītu šo funkciju sauc par "nosacījumu", kas notiek
atdotu visu no šīm lietām, "priors," par "varbūtības", un
"vārdiem." Tātad "nosacījuma", un tas ir būs zvanot uz "dziesmu."
>> Tāpēc tagad es gribu, lai jūs faktiski rakstīt šo funkciju.
Tāpēc, ka es varu rakstīt šo funkcija ir es tikko noteikts šīs
darboties ar "def". Tāpēc es darīju "def nosacīta, "un tas ir ņemot
"Lyrics". Un ko tas gatavojas darīt ir, pirmkārt, man ir mana priors
ka es gribu, lai aprēķinātu.
>> Tāpēc, ka es varu darīt, ir izveidot vārdnīca Python, kurā
ir diezgan daudz pats kā hash galda, vai tas ir kā iteratīvs
masīvs PHP.
Tas ir, kā es apliecinu vārdnīcu.
Un būtībā, ko tas nozīmē, ka priors of Gaga ir 0,5, piemēram, ja
50% no lyrics ir no Gaga, 50% ir no Katy.
Jēga?
Tāpēc man ir izdomāt, kā lai aprēķinātu Priors.
>> Nākamie, kas man ir jādara, arī, ir varbūtības un vārdi.
Tāpēc varbūtības Gaga ir saraksts visu varbūtību, ka es
ir katrā no vārdiem Gaga.
Tātad, ja es eju uz varbūtībām Gaga "Baby", piemēram, tas būs man
kaut kā 2 pāri 24 šajā lietā.
Jēga?
Tad es eju uz "varbūtības", pāriet uz "Gaga" bucket, kas ir saraksts ar visiem
tad Gaga vārdi, tad es eju uz "bērnu," un es redzu varbūtību.
>> Un, visbeidzot, man ir tas "Vārdus" vārdnīcu.
Tātad, šeit, "varbūtības". Un tad "vārdiem." Tātad, ja man "vārdus", "Gaga,"
kas notiek varētu notikt, ir, ka tas ir gatavojas sniegt man 24, sakot, ka es
ir 24 vārdi, kas dziesmu no Gaga.
Jēga?
Tātad šeit, "vārdi" ir vienāds Dah-Dah-DAH.
Labi
>> Tātad, ko es esmu gatavojas darīt, ir es esmu gatavojas pārietu pār katru no lyrics, lai
katrs no virknes, kas Man sarakstā.
Un es esmu gatavojas, lai aprēķinātu tās lietas attiecībā uz katru no kandidātu.
Jēga?
Tāpēc man ir jādara, lai cilpu.
>> Tātad, Python, ko es varu darīt, ir "uz līnijas ar vārdiem. "to pašu,
"Katram" paziņojumu PHP.
Atceros, kā tad, ja tas ir PHP varēju saka "par katru dziesmu, kā
line. "Ir jēga?
Tāpēc es ka katru no līnijām, šajā gadījumā šo stīgu un nākamais
string, lai katram no līnijas, ko es gatavojas darīt, ir, pirmkārt, es esmu gatavojas
sadalīt šo līniju uz sarakstu vārdi atdalīti ar atstarpēm.
>> Tik cool lieta par Python ir tas, ka jūs varētu tikai Google, piemēram, "Kā es varu
sadalīt virkni vārdos? ", Un tas ir dodas uz jums pastāstīt, kā to izdarīt.
Un veids, kā to darīt, tas ir tikai "līnija = Line.split () ", un tas ir pamatā
gatavojas sniegt jums sarakstu ar katrs no vārdiem šeit.
Jēga?
Tāpēc tagad, ka man bija, ka es gribu zināt kas ir dziedātāja šī dziesma.
Un to, ka man vienkārši ir, lai saņemtu masīva pirmais elements, vai ne?
Tāpēc es varu tikai teikt, ka es "dziedātājs = Līnija (0) "Ir jēga?
>> Un tad to, kas man ir nepieciešams darīt, ir, pirmkārt, viss, es esmu gatavojas atjaunināt cik
vārdi man ir zem "Gaga". tāpēc es esmu tikai gatavojas, lai aprēķinātu, cik daudz vārdu es
ir šajā sarakstā, vai ne?
Jo tas ir, cik daudz vārdi man ir in lyrics, un es esmu tikai gatavojas
pievienojiet to "Gaga" masīvs.
Vai tas ir jēga?
Nelietojiet koncentrēties pārāk daudz par sintaksi.
Vairāk domā par jēdzieniem.
Tas ir ļoti svarīga daļa.
OK.
>> Tātad, ko es varu darīt, ir, ja "gaga" ir jau šajā sarakstā, tāpēc "ja dziedātājs
vārdus "kas nozīmē, ka es jau ir vārdi, ko Gaga.
Es tikai vēlos, lai pievienotu papildu vārdi, ka.
Tātad, ko es daru, ir "vārdi (dziedātāja) + = Len (līnija) - 1 ".
Un tad es varu tikai darīt garuma līniju.
Tā kā daudzi elementi I ir masīvā.
Un man ir jādara, mīnus 1 tikai tāpēc, ka masīva pirmais elements ir tikai
dziedātājs un tie nav lyrics.
Jēga?
OK.
>> "Else", tas nozīmē, ka es vēlos, lai faktiski ievietot Gaga šajā sarakstā.
Tāpēc es vienkārši darīt "vārdi (dziedātāja) = Len (līnija) - 1, "sorry.
Tātad vienīgā atšķirība starp diviem pozīcijas ir tāda, ka tas viens, tā nav
pastāv vēl, tāpēc es esmu tikai inicializēšana to.
Šis viens es esmu faktiski pievienojot.
OK.
Tātad tas bija pievienojot vārdus.
>> Tagad es vēlos, lai vairotu Priors.
Tātad, kā es varu aprēķināt priors?
Šā priors var aprēķināt cik daudz reižu.
Tik, cik reizes jūs redzēsiet, ka dziedātāja starp visiem dziedātājiem, kas jums
ir, vai ne?
Tātad Gaga un Katy Perry, Šajā gadījumā, es redzu Gaga
reizi, Katy Perry vienu reizi.
>> Vārdu sakot, priors par Gaga un Katy Perry būtu
tikai viens, vai ne?
Jūs vienkārši, cik reizes Es redzu, ka mākslinieks.
Tāpēc tas ir ļoti viegli aprēķināt.
Es varu tikai kaut kas līdzīgs, kā, piemēram, "ja dziedātājs priors, "es esmu tikai gatavojas
pievienot 1 to lodziņā Priors.
Tātad, "priors (dziedāt)" + = 1 "un tad" cits " Es esmu gatavojas darīt "Priors (dziedātāja)
= 1. "Ir jēga?
>> Tātad, ja tas neeksistē es tikai izvirzīti kā 1, citādi es vienkārši pievienojiet 1.
Labi, tāpēc tagad viss, kas man ir pa kreisi, lai darīt arī pievienot katru no vārdiem
varbūtības.
Tāpēc man ir, lai saskaitītu, cik reižu Es redzu katru no vārdiem.
Tāpēc es vienkārši ir jādara citā cilpa rindā.
>> Tātad pirmā lieta, ko es esmu gatavojas darīt, ir pārbaudiet, vai dziedātājs jau ir
varbūtības masīvs.
Tāpēc es esmu pārbaudīt, ja dziedātājs nav ir varbūtības masīvs, es esmu tikai
gatavojas, lai sāktu vienu viņiem.
Tas pat nav masīvs, piedodiet, tas ir vārdnīca.
Tāpēc varbūtības dziedātāja gatavojas būs atvērta vārdnīca, tāpēc es esmu
tikai inicializēšana vārdnīcu par to.
OK?
>> Un tagad es tiešām varu darīt, lai cilpu lai aprēķinātu katrai no vārdiem '
varbūtības.
OK.
Tātad, ko es varu darīt, ir, lai cilpu.
Tāpēc es esmu tikai gatavojas atkārtot pa masīva.
Tāpēc, ka es varu darīt, ka Python ir "par i diapazonā." No 1
jo es gribu sākt otrajā elements, jo pirmā ir
dziedātājs nosaukums.
Tātad, no viena līdz garuma līniju.
Un, kad es svārstās tas tiešām iet no piemēram, šeit no 1 līdz Len no
line mīnus 1.
Tāpēc tas jau ir tas, ka lieta, kas dara n mīnus 1 uz blokiem, kas ir ļoti
ērti.
Jēga?
>> Tāpēc katrai no tām, ko es esmu gatavojas do ir, tāpat kā otra,
Es esmu gatavojas, lai pārbaudītu, vai vārds šajā pozīciju rindā jau
varbūtības.
Un tad kā es šeit teicu, varbūtības vārdi, tāpat kā man
"varbūtības (dziedātājs)".
Tā nosaukums dziedātājs.
Tātad, ja tas jau ir "Probabilit (dziedātāja)", tas nozīmē, ka es
vēlaties pievienot 1 to, tāpēc es esmu gatavojas do "varbūtības (dziedātājs)" un
vārdu sauc par "line (i)".
Es esmu gatavojas pievienot 1 un "cits" Es esmu tikai gatavojas, lai sāktu to 1.
"Line (i)".
Jēga?
>> Tātad, es calculated visas masīvi.
Tātad, tagad viss, kas man ir jādara, lai tas viens ir tikai "atgriešanās priors,
varbūtības un vārdiem. "Let ' redzēt, ja tādi ir, OK.
Šķiet, ka viss strādā līdz šim.
Tātad, tas ir jēga?
Kaut kādā veidā?
OK.
Tāpēc tagad man ir visas varbūtības.
Tāpēc tagad vienīgā lieta, ko es esmu pa kreisi ir tikai, lai ir, ka lieta, ka
aprēķina ierīci visu varbūtības, kad man dziesmu.
>> Tātad pieņemsim, ka es vēlos, lai tagad zvanīt šī funkcija "klasificētu ()" un
lieta, ka funkcija tiek ir tikai arguments.
Teiksim "Baby, es esmu par uguns", un tas ir gatavojas, lai noskaidrotu, kāda ir
varbūtība, ka tas ir Gaga?
Kāda ir varbūtība ka tas ir Katie?
Izklausās labi?
Tāpēc es esmu tikai nāksies izveidot jauna funkcija sauc par "klasificētu ()" un
tas ir gatavojas veikt kādu lyrics, kā arī.
Un papildus dziesmu es arī ir jānosūta priors,
varbūtības un vārdi.
Tāpēc es esmu gatavojas nosūtīt lyrics, Priors, varbūtības, vārdus.
>> Tāpēc tas ir ņemot lyrics, Priors, varbūtības, vārdus.
Tātad, ko tas dara?
Tā būtībā ir gatavojas iet cauri visiem iespējamie kandidāti, kas jums
ir kā dziedātājs.
Un kur ir tie kandidāti?
Viņi ir priors, vai ne?
Tāpēc man ir visi no tiem tur.
Tāpēc es esmu nāksies vārdnīca no visiem iespējamajiem kandidātiem.
Un tad katram kandidātam priors, tāpēc tas nozīmē, ka tas būs
būt Gaga, Keitija, ja man bija more tas būtu.
Es esmu gatavojas sākt aprēķināšanai šī varbūtība.
Kā mēs redzējām varbūtība PowerPoint ir iepriekšējās reizes
Produkts katra citas varbūtības.
>> Lai es varētu darīt pats šeit.
Es varu tikai darīt varbūtība ir Sākotnēji tieši pirms.
Tātad priors par kandidātu.
Tiesības?
Un tagad man ir atkārtot visā vārdi, kas man ir, lyrics, lai būtu
var pievienot varbūtību attiecībā uz katru no tiem, OK?
Tātad, "par vārdu dziesmu", ko es esmu gatavojas to darīt, ir, ja vārds ir
"varbūtības (kandidāts)", kas nozīmē, ka tas ir vārds, kas
Kandidātam ir viņu dziesmu -
Piemēram, "baby" par Gaga -
ko es esmu gatavojas darīt, ir, ka varbūtība būs jāreizina
līdz 1 plus varbūtībām kandidāts šo vārdu.
Un to sauc "vārds".
Tas dalot ar vairākiem vārdiem ka man ir par šo kandidātu.
Kopējais skaits vārdiem, kas man ir par dziedātāju, ka es esmu meklē.
>> "Else". tas nozīmē, ka tas ir jauns vārds tāpēc tas lūdzu būt, piemēram, piemēram,
"Uguns" Lady Gaga.
Tāpēc es vienkārši gribu darīt 1 vairāk "Vārdu (kandidāts)".
Tāpēc es nevēlos, lai šo termiņu šeit.
>> Tātad tas būs pamatā kopēt un ielīmēt to.
Bet es esmu gatavojas dzēst šo daļu.
Tāpēc tas ir tikai būs 1 pār to.
Izklausās labi?
Un tagad beigās, es esmu tikai gatavojas drukāt kandidāta vārdu un
varbūtība, ka jums ir par kam S uz to vārdiem.
Jēga?
Un es tiešām nav pat vajag šo vārdnīcu.
Jēga?
>> Tātad, pieņemsim redzēt, ja tas tiešām darbojas.
Tātad, ja es palaist, tas nestrādāja.
Pagaidiet vienu sekundi.
"Vārdi (kandidāts)", "vārdus (kandidāts)", tas ir
nosaukums masīva.
OK Tātad, tas saka, ka ir dažas bug par kandidāta Priors.
Ļaujiet man tikai chill mazliet.
OK.
Pamēģināsim.
OK.
>> Tāpēc tas dod Katy Perry ir šis varbūtība, ka šī reizes 10 līdz
mīnus 7, un Gaga ir tas reizes 10 līdz mīnus 6.
Tātad jūs redzat, tas liecina, ka Gaga ir lielāka varbūtība.
Tātad "Baby, es esmu on Fire" ir iespējams Gaga dziesmu.
Jēga?
Tātad šis ir tas, ko mēs darījām.
>> Šis kods tiks publicēta internetā, Tātad jūs guys var to pārbaudīt out.
Varbūt izmantot dažas no tā, ja jūs vēlaties, lai darīt projekts vai kaut kas līdzīgs.
OK.
Tas bija tikai, lai parādītu kādi skaitļošanas
lingvistika kods izskatās.
Bet tagad iesim uz vairāk augsta līmeņa sīkumi.
OK.
>> Tāpēc citas problēmas I runāja par -
segmentācijas problēma ir pirmais no tiem.
Tātad jums ir šeit japāņu.
Un tad jūs redzēsiet, ka nav vietas.
Tāpēc tas būtībā nozīmē, ka tā ir top no krēsla, vai ne?
Tu runā japāņu?
Tā ir top no krēsla, vai ne?
>> STUDENTU: Es nezinu, ko Kanji tur ir.
>> LUCAS FREITAS: Tas [RUNĀJOŠĀ japāņu]
OK.
Tātad, tas būtībā nozīmē vadībā top.
Tātad, ja jums bija, lai telpu tas būtu šeit.
Un tad jums ir [? Ueda-san. ?]
Kas būtībā nozīmē, Mr Ueda.
Un jūs redzēsiet, ka "Ueda", un jums ir telpu un tad "san." Tātad jūs redzat, ka
Šeit jūs "UE" ir kā pati par sevi.
Un šeit tas ir raksturs tai blakus.
>> Tāpēc tas nav, piemēram, šajās valodās rakstzīmes nozīmē vārdu tā, lai jūs
vienkārši ielieciet daudz telpu.
Rakstzīmes ir saistīti viens ar otru.
, Un tie var būt kopā , piemēram, divas, trīs, vienu.
Tātad jums tiešām ir izveidot sava veida no veidiem, kā liekot uz šīm telpām.
>> Un tas ir tas, ka, ja jums dati no šīm Āzijas valodām,
viss nāk unsegmented.
Tāpēc, ka neviens, kas raksta japāņu vai ķīniešu raksta ar atstarpēm.
Ikreiz, kad jūs esat rakstiski ķīniešu, Japāņu jūs vienkārši rakstīt visu
bez atstarpēm.
Tas pat nav jēgas likt atstarpes.
Tātad, ja jums iegūt datus no dažas Austrumāzijas valodu, ja vēlaties
faktiski darīt kaut ko ar to Jums segmentā pirmās.
>> Domā darīt piemēru lyrics bez atstarpēm.
Tāpēc vienīgais dziesmu, kas jums ir būs teikumus, vai ne?
Atdalīti ar periodiem.
Bet tad ar tikai sodu būs nav īsti palīdzēt, par to informāciju
par to, kas šie vārdi ir līdz.
Tiesības?
Tātad, jums vajadzētu liek atstarpes pirmās.
Tātad, kā jūs varat darīt?
>> Tātad nāk ideja par valodu modelis, kas ir kaut kas patiešām
svarīgi skaitļošanas lingvistika.
Tāpēc valodas modelis pamatā tabula varbūtību, ka izrādes
pirmkārt, kāda ir varbūtība , kam vārdu valodā?
Tātad, kas parāda, cik bieži vārds ir.
Un tad arī parāda attiecības starp vārdiem teikumā.
>> Tā galvenā ideja ir, ja svešinieks atnāca jums un teica teikumu
Jums, kāda ir varbūtība, ka, Piemēram, "šī ir mana māsa [GTF?"?]
bija teikums, ka persona teica?
Tātad, protams, daži teikumi ir biežāk nekā citi.
Piemēram, "Labrīt" vai "labs nakts "vai" hey tur, "ir daudz
biežāk, nekā lielākā daļa sodu ka mums ir angļu valodā.
Tātad, kāpēc šie teikumi biežāk?
>> Pirmkārt, tas ir tāpēc, ka jums ir vārdus, kas ir biežāk.
Tā, piemēram, ja jūs sakāt, suns liels, un suns ir gigantisks, jūs
parasti iespējams dzirdēt suns ir liels biežāk, jo "lielais" ir vairāk
bieži angļu valodā par "gigantisku." Tātad, viens no
lietas ir vārds frekvences.
>> Otra lieta, kas ir patiešām svarīgs ir tikai
pasūtījums no vārdiem.
Tātad, tas ir kopīgs teikt "kaķis iekšā kastē. ", bet jums nav parasti
redzēt "kastē iekšā ir kaķis." tā Jūs redzēsiet, ka tur ir dažas nozīme
ar vārdiem kārtībā.
Jūs varat ne tikai teikt, ka šie divi teikumi ir tāda pati varbūtība
tikai tāpēc, ka tie ir tie paši vārdi.
Jums tiešām ir jārūpējas par to, lai arī.
Jēga?
>> Tātad, ko mēs darām?
Tātad, ko es varētu mēģināt, lai saņemtu jums?
Es cenšos, lai jūs to, ko mēs zvaniet n-gramu modeļiem.
Tā n-gramu modeļi būtībā uzņemas ka katram vārdam, kas
Jums ir teikumā.
Tas ir varbūtība, ka tas vārds tur ir atkarīga ne tikai no
biežumu šī vārda valodā, bet arī par vārdiem, kas
ir ap to.
>> Tā, piemēram, parasti, kad jūs redzat kaut kas līdzīgs uz vai jūs
iespējams, gatavojas, lai redzētu lietvārds pēc tā, vai ne?
Jo, kad jums ir prievārds parasti tas aizņem lietvārdus pēc tā.
Vai ja jums ir darbības vārds, kas ir pārejošs jūs parasti gatavojas
ir lietvārdu frāze.
Tātad, tas notiek, ir lietvārds kaut kur ap to.
>> Tātad, būtībā, ko tā dara, ir, ka tas uzskata, ka varbūtība, ka tā
Vārdi blakus viens otram, kad jūs aprēķinot
varbūtība teikumā.
Un tas, ko valoda modelis pamatā.
Vienkārši sakot, kāda ir varbūtība , kam īpašs
teikums valodā?
Tātad, kāpēc ir tā, ka noderīga, būtībā?
Un pirmkārt, to, kas ir n-gram modeli, tad?
>> Tātad, n-gram modelis nozīmē, ka katrs vārds ir atkarīga no
Nākamais N mīnus 1 vārdi.
Tātad, būtībā, tas nozīmē, ka, ja es paskatos, Piemēram, pie CS50 TF kad
Es esmu aprēķinot varbūtību teikumu, jums būs, piemēram, "
varbūtība, ka vārdu "" reizes varbūtība, ka "
CS50 "reizes varbūtība, ka "CS50 TF." Tātad, būtībā, es paļaujos
visi iespējamie veidi, izstiepjot to.
>> Un tad parasti, kad jūs darāt to, kā projektā, jūs likts N būt
zemu vērtību.
Tātad, parasti ir bigrams vai Trigrammas.
Tā, ka jūs vienkārši rēķināties divas vārdiem sakot, no diviem vārdiem, vai trim vārdiem grupa,
tikai veiktspējas jautājumiem.
Un arī tāpēc, ka varbūt, ja jums ir kaut ko līdzīgu "The CS50 TF." Kad jūs
ir "TF", tas ir ļoti svarīgi, ka "CS50" ir blakus, vai ne?
Šīs divas lietas parasti viens otram blakus.
>> Ja jūs domājat par "TF", tas ir iespējams, nāksies ko
klasē tas TF'ing par.
Arī "" ir ļoti svarīga par CS50 TF.
Bet, ja jums ir kaut kas līdzīgs "The CS50 TF devās uz klasi un deva to
studentiem dažas konfektes. "" Candy "un" " nav nekāda sakara tiešām, labi?
Viņi tik tālu viena no otras, ka tas nav īsti jautājums, ko
vārdi ir.
>> Tātad, darot bigram vai Trigram, tas tikai nozīmē, ka jūs ierobežo
sevi ar dažiem vārdiem , kas ir apkārt.
Jēga?
Tātad, ja jūs vēlaties darīt segmentāciju, būtībā, ko jūs vēlaties darīt, ir redzēt
kādi ir visi iespējamie veidi, jūs varat segments sodu.
>> Piemēram, ka jūs redzēt, kas ir varbūtība, ka katrs no šiem teikumiem
esošo valodā?
Tātad, kas jums jādara, ir, piemēram, labi, pieņemsim man mēģināt likt atstarpi šeit.
Tātad jūs varat ievietot atstarpi tur un jūs redzat, kas ir
varbūtība, ka šī teikuma?
Tad jums ir līdzīgi, OK, varbūt tas nebija tik labs.
Tāpēc man vietu tur un kosmosa tur, un jūs varat aprēķināt
varbūtība tagad, un jūs redzēsiet, ka tā ir lielāka varbūtība.
>> Tātad šis ir algoritms sauc TANGO segmentācija algoritmu, kas ir
tiešām kaut kas būtu patiešām cool projektam, kas
būtībā notiek unsegmented tekstu, kas var būt japāņu vai ķīniešu, vai varbūt
Angļu bez atstarpēm un mēģina nodot atstarpes starp vārdiem un tas
ka, izmantojot valodu modeli un mēģinot lai redzētu, kas ir augstākais
varbūtība, jūs varat saņemt.
OK.
Tāpēc tas ir segmentācija.
>> Tagad sintakse.
Tātad, sintakse tiek izmantota tik daudz lietas, tiesības tagad.
Tātad Graph Meklēt, lai Siri par diezgan daudz jebkāda veida fiziska
valodas apstrāde jums ir.
Tātad, kādi ir svarīgi lietas par sintaksi?
Tātad, teikumi vispār ir tas, ko mēs saucam sastāvdaļas.
Kas ir veida, piemēram, vārdu grupu kas ir funkciju teikumā.
Un viņi nevar īsti būt neatkarīgi viena no otras.
>> Tātad, ja es saku, piemēram, "Lauren mīl Milo. "Es zinu, ka" Lauren "ir
komponents, un tad "mīl Milo "ir arī vēl viens.
Jo jūs nevarat pateikt, piemēram, "Lauren Milo mīl "ir tāda pati nozīme.
Tas nav nāksies pati nozīme.
Vai es nevaru teikt, piemēram, "Milo Lauren mīl. "Ne viss ir tāds pats
nozīmē darīt.
>> Tātad divas svarīgākas lietas par sintakse ir leksikas veidi, kas ir
būtībā funkcija, kas jums ir vārdus ar sevi.
Tātad jums ir jāzina, ka "Lauren" un "Milo" ir lietvārdi.
"Love" ir darbības vārds.
Un otrs svarīga lieta ir ka viņi Phrasal veidiem.
Tātad, jūs zināt, ka "mīl Milo" faktiski verbālās frāze.
Tātad, kad es saku "Lauren," Es zinu, ka Lauren dara kaut ko.
Ko viņa dara?
Viņa ir mīlošs Milo.
Tātad, tas ir viss.
Bet tās sastāvdaļas ir lietvārds un darbības vārds.
Bet kopā viņi dara verb frāze.
>> Tātad, ko mēs varam reāli darīt ar skaitļošanas lingvistika?
Tātad, ja man ir kaut kas, piemēram "draugi Allison." Es redzu, ja es tikko
bija sintaktisko koks es zinātu, ka "Draugi" ir lietvārda frāze ir
lietvārds, un tad "no Allison" ir prepozicionāls frāze, kurā "par" ir
piedāvājums un "Allison" ir lietvārds.
Ko es varētu darīt, ir mācīt manu datoru ka tad, kad man ir lietvārda frāze vienu un
tad prepozicionāls frāze.
Tātad šajā gadījumā, "draugi", un tad "no Milo "Es zinu, ka tas nozīmē, ka
NP2, otrs, pieder NP1.
>> Lai es varētu izveidot kādu saistībā, sava veida funkcijas par to.
Tāpēc, kad es redzu šo struktūru, kas precīzi atbilst "ar draugiem
Allison, "Es zinu, ka Allison pieder draugiem.
Tātad draugi ir kaut kas ka Allison ir.
Jēga?
Tātad tas ir būtībā kas Graph Meklēt dara.
Tas tikai rada noteikumus par daudz lietām.
Tāpēc "draugi Allison", "Mani draugi kas dzīvo Cambridge, "" mani draugi
kas iet uz Harvard. "Tas rada noteikumus visām šīm lietām.
>> Tagad mašīntulkošanu.
Tātad, mašīntulkošana ir arī kaut statistikas.
Un faktiski, ja jūs iesaistīties skaitļošanas valodniecība, daudz
jūsu stuff būs statistika.
Tā kā man bija darīt piemēru ar daudz varbūtību, ka es biju
aprēķināšanai, un tad jums šo ļoti mazs skaitlis, kas ir galīgais
varbūtība, un tas, ko sniedz jums atbildi.
Mašīntulkošana izmanto arī statistiskais modelis.
Un, ja jūs vēlaties, lai padomātu par mašīnu tulkojumu iespējas vienkāršākā
veidā, ko jūs varat iedomāties, ir tikai tulkot burtiski, vai ne?
>> Kad jūs mācīties valodu, lai pirmo reizi, tas ir parasti, ko
jums, vai ne?
Ja vēlaties, jūs tulkotu sodu jūsu valodas uz valodu
jūs mācīties, parasti vispirms, jums pārvērst katru no vārdiem
atsevišķi, un tad mēģināt likt vārdus vietā.
>> Tātad, ja es gribēju tulkot to, [RUNĀJOŠĀ PORTUGĀLES]
kas nozīmē "baltais kaķis skrēja prom." Ja es gribēju tulkot no
Portugāļu angļu, ko es varētu darīt, ir, pirmkārt, es tikko
tulkot vārdu pa vārdam.
Tik "o" ir "," "Gato", "kaķis" "Branco", "balts", un tad "Fugio" ir
"Skrēja prom."
>> Tātad man ir visi vārdi šeit bet viņi nav kārtībā.
Tas ir tāpat kā "kaķis baltais aizbēga" kas ir ungrammatical.
Tātad, tad es varētu būt otrais solis, kas būs atrast ideālu
pozīciju attiecībā uz katru no vārdiem.
Tāpēc es zinu, ka es tiešām gribu, lai būtu "White Cat", nevis "kaķis balta." Tā
ko es varu darīt, ir, visvairāk naivi metodi Nr būtu izveidot visu
iespējamās permutācijas vārdiem, no pozīcijām.
Un tad redzētu, kura ir visaugstākā varbūtība saskaņā
manu valodu modeli.
Un tad, kad es atrast vienu, kas ir augstākais varbūtība tam, kas ir
iespējams, "baltais kaķis skrēja prom," tas ir mans tulkojums.
>> Un tas ir vienkāršs veids, kā izskaidrot cik daudz mašīntulkošanu
algoritmi strādā.
Vai tas ir jēga?
Tas ir arī kaut kas aizraujošs ka jūs guys var varbūt izpētīt
galīgais projekts, jā?
>> STUDENTU: Nu, jūs teicāt, tas bija naivs kā, lai to, kas ir
nav naivi veidā?
>> LUCAS FREITAS: nav naivi veidā?
OK.
Tātad pirmā lieta, kas ir slikti par šī metode ir tā, ka es tikai tulkots
vārdi, vārdu pa vārdam.
Bet dažreiz jums ir vārdi, kas var būt vairāki tulkojumi.
Es esmu gatavojas, lai mēģinātu domāt par kaut ko.
Piemēram, "manga" Portugāles can nu "rullēt" vai "piedurknes". Tā
kad jūs mēģināt tulkot vārdu ar vārdiem, tas varētu būt sniedzot jums
kaut kas, kas nav jēgas.
>> Tātad jūs tiešām vēlaties, lai jums apskatīt visas iespējamie tulkojumi
vārdus un redzēt, pirmkārt, kāda ir kārtība.
Mēs runājām par permutating lietas?
Lai redzētu visas iespējamās pasūtījumus un izvēlēties vienu ar augstāko
varbūtība?
Jūs varat izvēlēties arī visas iespējas tulkojumi par katru
vārdu, un tad redzēt, -
apvienojumā ar permutāciju -
kuriem viens ir augstākais varbūtība.
>> Plus, jūs varat arī apskatīt ne tikai vārdus, bet frāzes.
lai jūs varētu analizēt attiecības starp vārdi un tad saņemt
labāku tulkojumu.
Arī kaut kas cits, tāpēc šajā semestrī Es esmu faktiski dara pētījumus
Ķīniešu-angļu mašīntulkošanu, tā tulkojot no
Ķīniešu angļu valodā.
>> Un kaut ko mēs darām, ir, papildus izmantojot statistiskais modelis, kas ir tikai
redzot varbūtības redzēt daži pozīciju teikumā, es esmu
faktiski arī pievienojot dažas sintaksi manu modelis, sacīdams: ak, ja es redzu šāda veida
būvniecības, tas ir tas, ko es vēlos , lai mainītu to, kad es tulkot.
Tātad jūs varat pievienot arī kādu elements sintakse, lai padarītu
tulkošanas efektīvāku un precīzāk.
OK.
>> Tātad, kā jūs varat sākt, ja vēlaties darīt kaut skaitļošanas
lingvistika?
>> Pirmkārt, jums izvēlēties projektu kas ietver valodas.
Tātad, tur ir tik daudz, kas tur.
Ir tik daudz lietas, varat darīt.
Un tad var domāt par modeli ka jūs varat izmantot.
Parasti tas nozīmē, ka domāšanu pieņēmumi, kā, piemēram, ak, kad man bija
piemēram, domājot par lyrics.
Man bija līdzīgi, labi, ja es vēlos, lai noskaidrotu out, kurš rakstīja šo, es, iespējams, vēlas
apskatīt vārdiem persona izmanto, un redzēt, kas lieto šo vārdu ļoti bieži.
Lai mēģinātu izdarīt pieņēmumus un mēģiniet domāt par modeļiem.
Un tad jūs varat arī meklēt tiešsaistē veida problēma, ka jums ir,
un tā gatavojas ierosināt lai jums modeļiem, kas varbūt
modelēts, ka lieta labi.
>> Un arī jūs vienmēr varat e-pastu man.
me@lfreitas.com.
Un es varu tikai atbildēt uz Jūsu jautājumiem.
Mēs varam pat varētu tikties, lai es varētu sniegt ieteikumus par to, kā
savu projektu īstenošanai.
Un es domāju, ja jūs iesaistīties ar Skaitļošanas valodniecības, tas notiek
būt liels.
Jūs esat dodas, lai redzētu, ka ir tik daudz potenciāla.
Un nozare vēlas īrēt jūs tik slikti, jo no tā.
Tāpēc es ceru, ka jūs guys baudīt to.
Ja jūs guys ir kādi jautājumi, Jūs varat uzdot man pēc tam.
Bet paldies.