网络语言的优点和不足

1、网络语言的优点和不足怎么写

(1)、ACL2019NLP进展趋势主要包括(3)：预训练语言模型、低资源NLP任务(迁移学习/半监督学习/多任务学习/主动学习)、模型可解释性、更多任务&数据集。本文主要介绍从(预训练语言模型)角度介绍NLP领域的进展。(预训练语言模型)已经形成了一种新的NLP范式(4):使用大规模文本语料库进行预训练，对特定任务的小数据集微调，降低单个NLP任务的难度。

(2)、深度学习大受追捧的一个因素是，如今有大量可使用的数据，这些数据是在过去几年，几十年中收集的。这使得神经网络能够真正发挥其潜力，因为神经网络获得的数据越多，表现越好。

(3)、Q4：单向模型的内核机制是怎样的？有哪些缺点？

(4)、从商业的角度来说，在行业格局没有发生颠覆性变革的时候，现有的热门语言依靠多年积累的庞大用户基础，就足以形成垄断。就算有更好的新语言出现，它们也可以迅速吸收这些新语言的优良特性，就像大企业兼并小企业，或者直接照搬它们优秀的业务功能一样，让自己变得更好，也更容易被大部分开发者接受。所以要想在编程语言界把“前浪”们拍在沙滩上，“后浪”们要走的路还有很长很长。

(5)、尽管Rust凭借其代码安全的特性获得了部分开发者的青睐，但由于其无论是在性能还是语法上，均不足以颠覆C/C++，再加上其学习曲线并不平滑，因此与“家大业大”的Go相比，Rust在前期的发展不温不火。

(6)、更重要的是，Python的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在Python模块里，暴露出漂亮的接口。

(7)、网络语言也给汉语带来了某些负面影响。 一些网语趣味低俗，许多就是现实生活中粗话脏话的翻版。它们主要来自游戏、聊天、网上论战等网络活动，而上网的人群多以自控能力较差，模仿能力较强的青少年为主。

(8)、动态改变mask策略，把数据复制10份，然后统一进行随机mask；

(9)、基于生成任务的改进：MASS/UNILM；

(10)、更快的推断：轻量级模型是否有可能达到SOTA效果？

(11)、网络语言的利：标新立异。网络语言对已有词语的变异、使用及新词创造方面作用较大，对常规语法是一种突破。简单明了，用字少。

(12)、我曾经自学过汇编语言，而学习汇编语言的目标很简单，就是反汇编动态跟踪游戏，然后找到游戏的所谓的call。然后用其他的高级语言程序编写外挂。可以完成游戏中的一些动作，这种外挂被称为内存挂，效率要远远高于像按键精灵一样的游戏外挂。

(13)、但上次我提到李开复的“AI红利三段论”明确告诉我们，只要稍微把眼光放长远一点，往后看三至五年，你会看到整个AI产业的从业人口将逐渐形成一个巨大的金字塔结构，上述的AI科学家仅仅是顶端的那么一点点，95%甚至更多的AI技术人员，都将是AI工程师、应用工程师和AI工具用户。

(14)、3阶段：LM预训练+精调特定任务LM+精调特定分类任务；

(15)、《语言文字周报》执行主编杨林成编审介绍说，本次“十大网络流行语”的选条，与其他媒体、机构的选条的最大不同是，有辞趣、接地气。入选的流行语条目，都具有一定的语文智慧，包涵一定的辞趣。辞趣，就是语言文字的意思、声音、形体上附着的风致、情韵。这些被选中的流行语，除了概念意义，往往还有一定的附着色彩，携带着一定的情感、情绪，在风格上应该是轻松活泼、幽默诙谐、自嘲解嘲……，让人会心一笑，比如“我太难(南)了”。政经类的新闻性热词，在传统纸媒、主流媒体上虽然使用频率很高，但一般语义硬直，简单、直白，见词明义，辞趣不足，显然与一般人心目中“流行语”的概念也有较大距离，比如“香港”“5G”“科创板”“区块链”“贸易战”“人工智能”“文明互鉴”“霸凌主义”“止暴制乱”等。这些热词，没有入选“十大网络流行语”。毕竟，年度“十大网络流行语”评选不是上政治课，不是盘点《新闻联播》。

(16)、下面是使用Flask实现REST路由的示例Python代码：

(17)、Java创立于1995年，是世界上最流行的编程语言之一。长期的维护和高人气说明Java是一个可靠的选择。曾有人说：“没有人会因为购买IBM而被解雇”，Java也是如此：没有人会因为选择的Java作为实现语言而被解雇。

(18)、这篇文章本身算得上是客观公正，实事求是，但传到国内来，就被一些评论者曲解了本意，说Python的优势地位尚未确立，鹿死谁手尚未可知，各位学习者不可盲目跟风啊，千万要多方押宝，继续撒胡椒面不要停。

(19)、Q17：XLNet为何如此有效：内核机制分析

(20)、但是网络也有弊.长时间的看电脑,电脑发出的辐射对人体有很大的害处.眼睛长期处于紧张状态容易造成近视.现在的电脑游戏众多,某些电脑游戏粗制滥造,甚至含有暴力等不健康内容.有的孩子由于对社会认识不足和自我保护意识缺乏,沉迷网络游戏,网络交友.

2、网络语言的好与坏

(1)、Two-StreamSelf-Attention

(2)、里面大概记录了一些明星事件，而且大多以不堪或者黑料为主，而且很大一部分是真的都不能上台面的东西，看完这个你再看现在的那些绯闻小料，真的会感觉不值一提。

(3)、写手的创作目的首先是出于爱好，但也抱着一定的功利性。作品中小说占了绝大多数。

(4)、ERNIE等系列：引入外部知识，按照entity维度进行mask，然后进行预测；

(5)、第一届比赛收获了奖金哈哈哈哈(开个玩笑)。主要是收获了一份荣誉，放到自己的简历中可以增强竞争力～还收获了和很多优秀的小伙伴的友谊。

(6)、Feed-forward：在位置维度计算非线性层级特征；

(7)、(3)基于reactNative、PhoneGap、Weex、HBuilder、AppCan进行移动开发，只需写一遍代码，就有Android和iOS两个软件

(8)、(BERT/MASS/UNILM/ERNIE0/ERNIE(THU)/MTDNN/ERNIE0/SpanBERT/RoBERTa)

(9)、所谓“996”，是指许多互联网企业程序员的工作状态——从早上9点工作到晚上9点，每周工作6天。个别互联网企业甚至把“996”作为所谓企业文化加以宣传，要求员工执行。“上班9生病ICU”，最早来自程序员圈子的自嘲。2019年4月，有人在知名代码托管平台上发起了一个名为“9ICU”的项目，以此抵制互联网公司的超时工作。此举得到大批程序员响应。后来，这一话题也扩展到其他网络平台，引起了广泛关注。“上班9生病ICU”的流行，反映了广大劳动者对美好生活的正当诉求，而员工幸福感、员工与企业如何实现和谐共赢也值得认真思考。

(10)、Python一句话概括：需要拿着游标卡尺学习的语言

(11)、多任务学习(Multi-taskLearning)(19)是指同时学习多个相关任务，让这些任务在学习过程中共享知识，利用多个任务之间的相关性来改进模型在每个任务的性能和泛化能力。多任务学习可以看作是一种归纳迁移学习，即通过利用包含在相关任务中的信息作为归纳偏置(InductiveBias)来提高泛化能力。多任务学习的训练机制分为同时训练和交替训练。

(12)、地址丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493

(13)、Ifitisthefaultofthenetwork,thenweshouldnotstepintothenetworkageandreturntotheprimitivestateofthepast.However,ourstudy,workandlifewillbegreatlyhindered,andthesocietywillcometoastandstill.

(14)、TypeScript是由C#的语言设计者AndersHejlsberg设计的，因此C#甚至是Java开发人员对TypeScript都不陌生。

(15)、这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java和Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天Facebook开源了PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

(16)、有的语言，过于依赖背后金主的商业支持，好的时候风光无限，一旦被打入冷宫，连生存下去都成问题。

(17)、对于每一个segment都应该具有不同的位置编码，因此Transformer-XL采取了相对位置编码；

(18)、Ibelievethattheharderyouwork,theluckieryouare.

(19)、可以看出，未来(预训练语言模型)更多的探索方向主要为(25)：

(20)、本文通过以下几个方面对(预训练语言模型)进行介绍：

3、网络语言的优点和不足有哪些

(1)、我认为中学生上网是不好的。有些学生在网上玩游戏。我不同意它。它与他们无关的研究。这会使他们失去学习的兴趣。但也正是我们进行网络搜索，非常必要。在现代世界里，使用电脑和网络是一项重要的技能。我们可以用它来发现我们需要与朋友沟通，教师和家长。发送电子邮件，并检查了一些国际新闻对我们来说也是很有用的。

(2)、这些21世纪以后(2010年前后)以取代老语言为目的而诞生的新语言中，能够顺利取代“前浪”的语言屈指可数。有的乘着新技术的东风在某一新兴领域成为了行业标杆。有的在与“前浪”的和谐共生中猥琐发育，静待日后的逆袭。当然，更多的是消逝在了历史的长河里，甚至没有泛起一丝涟漪……

(3)、这就是为什么许多银行不使用神经网络来预测客户是否有信用，因为他们需要向客户解释为什么他们无法获得贷款。否则用户会产生误解和不满，因为他不明白为什么自己无法获得贷款。

(4)、育人队伍素质参差不齐，全员育人机制未建立。

(5)、(注：本文没有把word2vec纳入预训练语言模型的范畴，虽然word2vec可看作语言模型，但其更专注于词向量的产生。本文的预训练语言模型主要指能够产生上下文相关的特征表示)

(6)、为什么引入 和  建模PositionalEncoding？

(7)、finetune阶段引入语言模型辅助目标(辅助目标对于大数据集有用，小数据反而有所下降，与SiATL相反)，解决finetune过程中的灾难性遗忘；

(8)、利用键盘上的符号，创制了许多生动形象的表情和动作符号，用以表达喜怒哀乐，让人容易明白和理解接受。

(9)、对于大赛的宗旨“以赛促练”以及今年大赛把“挑战时长”作为一个参考维度，谈谈您的看法？

(10)、Q9：BERT基于“字输入”还是“词输入”好？(对于中文任务)

(11)、Transformer：GPT0/GPT0/BERT系列模型；

(12)、此外，Kotlin、Scala或Ballerina等其他语言也可以编译出在JVM上运行的程序。你可以利用现有的Java库和框架生态系统，因为Java具备互操作性。

(13)、③网络语言带有粗俗性，不利于社会道德建设。通过对雅虎的搜索引擎进行搜索，发现包含“狗屁”字眼的中文网页就有1359个，有些粗俗性的网络语言难免会被青少年使用，进而会下意识地接受，长久的接触就会形成惯性，动不动就来几句粗俗的网络语言，既新鲜又刺激好玩，符合青少年的猎奇心理。网络语言是依附于网络而存在，社会对网络缺乏必要的管理，进入网络就如同进入无人之境，在网络里可以随意地创造文字，用喜欢的文字来发泄情绪。

(14)、BERTWWM(Google)：按照wholeword维度进行mask，然后进行预测；

(15)、预训练时的(MASK)噪声在finetune阶段不会出现，造成两阶段不匹配问题；

(16)、^ERNIE:EnhancedRepresentationthroughKnowledgeIntegration

(17)、这些因素有利于采用多种编程语言。由于每个服务都是单独开发和部署的，而且是松散耦合的，由不同的团队负责，因此完全可以采用不同的语言编写。

(18)、MLP/CNNs/Transformer：前馈/并行

(19)、形象传神：利用键盘上的符号，创制了许多生动形象的表情和动作符号，用以表达喜怒哀乐，让人容易明白和理解接受。

(20)、双向特征表示的自编码预训练语言模型，统称为BERT系列模型：

4、网络语言优缺点

(1)、大数据、大算力：将大数据、大算力推到极致；

(2)、就和你分析这些吧，反正我觉得汇编语言，在当时的我来讲，最大的作用就是玩游戏.。最后再补充一下，汇编语言，学好了之后，您可以对一些底层的代码进行分析，包括硬件的一些编程的代码，汇编代码也涉及到数据安全等等，还可以完成破解软件，破解硬件加密狗脱壳加壳虚拟机等一系列的工作。

(3)、不过声音市场上还有一些杂音。最近一个有意学习数据科学的姑娘跟我说，她的一个朋友建议她从Java入手，因为Hadoop等大数据基础设施是用Java写的。

(4)、所以，相对于Python的应用之广泛，其核心基础设施所得到的投入和支持其实是非常薄弱的。

(5)、标新立异。网络语言对已有词语的变异、使用及新词创造方面作用较大，对常规语法是一种突破。

(6)、依然为单向自回归语言模型，无法获取上下文相关的特征表示；

(7)、3个AttentionMask矩阵：LM、MLM、Seq2SeqLM；

(8)、与传统的机器学习算法相比，神经网络通常需要更多的数据，至少需要数千甚至数百万个标记样本。这不是一个容易解决的问题，但如果使用其他算法，则可以用更少的数据解决相关的机器学习问题。

(9)、注意：UNILM中的LM并不是传统的LM模型，仍然是通过引入(MASK)实现的；

(10)、Rust社区核心开发者Nichols表示：“之前，我们只能使用C或者C++才能编写具有较低内存占用空间的高质量代码。但是，在生产代码中使用这些语言需要你手动管理内存并了解可能导致未定义行为的所有方法。”

(11)、下面是一些使用SpringBoot实现REST路由的示例Java代码：

(12)、Q2：基于深度学习的NLP特征抽取机制有哪些？各有哪些优缺点？

(13)、神经网络所需的计算能力很大程度上取决于数据的大小，也取决于网络的深度和复杂程度。例如，将比具有1000个决策树的随机森林，具有一层和50个神经元的神经网络要快得多。同时，相，具有50层的神经网络将比仅有10个决策树的随机森林更慢。

(14)、兴趣爱好：喜欢尝试各种新鲜事物，平时喜欢听听音乐，看看电影，画画等。

(15)、这是一个人民群众在语言使用过程中选择的过程，那些不符合时代和社会发展的词语最终会被抛弃在历史的长河之中，而只有那些被大多数人所认可的才会有持久的生命力。

(16)、许多程序员在遇到Go后，重拾了编程的乐趣。TJHolowaychuk是Node.js的早期采用者之也是Node生态系统的主要贡献者，他都选择转而使用Go。

(17)、随着ELMO/GPT/BERT等预训练语言模型在NLP任务取得SOTA结果，之后又开发了一系列的新的方法，如MASS、UNILM、ERNIE0、ERNIE(THU)、MTDNN、ERNIE0、SpanBERT、RoBERTa、XLNet、XLM等。预训练语言模型推动了NLP技术的进步，引起了各界广泛关注。

(18)、自回归(AutoRegression)：单向模型(ELMO/ULMFiT/SiATL/GPT0/GPT0)和XLNet；

(19)、“我为公司做贡献，创业绩时，你还不知道在哪呢”，他心理想。

(20)、这两种酒名让人听起来就要被“闷倒”和“满地晃”了。

5、网络语言的弊处

(1)、^ERNIE:EnhancedLanguageRepresentationwithInformationEntities

(2)、基于BERT预训练原生模型，将文本中的实体对齐到外部的知识图谱，并通过知识嵌入得到实体向量作为ERNIE的输入；

(3)、如果遍历?!种分解方法，并且模型参数是共享的，PLM就一定可以学习到各种双向上下文；换句话说，当我们把所有可能的?!排列都考虑到的时候，对于预测词的所有上下文就都可以学习到了！

(4)、Entity-LevelMasking：mask实体；

(5)、开发人员数量较少(相应的竞争压力也很小)。

(6)、JavaScript的不足：代码在用户电脑上运行，可能会被别有用心的坏人恶意利用。JavaScript过于依赖浏览器，在不同的浏览器上有不同的表现。

(7)、Google工程师认为，JS当初从设计到发布的时间极短(仅为7个月)，在语言规范和谨慎性方面存在先天不足，比如语法过于松散、缺乏模块化能力、核心库不完备、编程语言范型不明确等，且难以用改良的方式来修复。

(8)、再比如说，正是由于Python语言本身慢，所以大家在开发被频繁使用的核心程序库时，大量使用C语言跟它配合，结果用Python开发的真实程序跑起来非常快，因为很有可能超过80%的时间系统执行的代码是C写的。

(9)、今年我依然会参加比赛。比赛首先要对自己有信心，在练习的过程中我们不要一昧的去读，重要的是在这一次的练习中我们要做到比上一次更好。认真去听录音中自己的读法和标准的区别在哪，去改正自己的不足。如果今天已经练习很久却依然没有进步，不要气馁，明天再继续加油。

(10)、学Java的同学看到这张图，肯定不停在默念着：我不是学Java的，我不是学Java的……o(∩_∩)o哈哈。开个小玩笑，语言，还是只有最适合的，没有最好的。

(11)、C#0引入了可为空的引用类型，以防止在运行时出现空指针异常。

(12)、另一个非常重要的因素是，如今可用的计算能力能够让我们处理更多的数据。

(13)、最大的收获在于自己口语能力的提升。这次口语大赛是网上参赛，采取人工和系统共同评分的模式，对参赛者的口语发音能力要求较高。为了提升自己的语音语调，我也反复练习了很多遍，比赛结束后感觉自己的英语口语能力有了很大的提升。

(14)、Python也早就成为Web开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之随着Python用户可以预期的增长，它还有机会在多个领域里登顶。

(15)、如果采取标准的Transformer来建模PLM，会出现没有目标(target)位置信息的问题。问题的关键是模型并不知道要预测的到底是哪个位置的词，从而导致具有部分排列下的PLM在预测不同目标词时的概率是相同的。

(16)、但是它也有一些不好的影响。因为更喜欢通过互联网进行交流，忽略了周围的人，在现实生活中，彼此变得越来越冷漠，

(17)、^MASS:MaskedSequencetoSequencePre-trainingforLanguageGeneration

(18)、网民的年轻化，使得网络语言也被披上年轻朝气的外衣。许多生动有趣的网络语言是网民们辛苦构思的，营造出了幽默风趣的氛围，使人们从现实社会的各种压力中解脱出来。

(19)、深度学习大受追捧的第三个因素是算法本身的进步。最近算法开发方面的突破让其比以前运行得更快，从而能够让我们使用越来越多的数据。

(20)、^BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding