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编码员将改成流水线工人?《连线》撰稿人谈计算机世界未来就业问题

  • 九月 21, 2018
  • 数学
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给编码作为学生的前程事情意味着什么?

正文介绍
Stanford《From Languages to Information》课程中言语到之 单词拼写错误
纠正。背后的数学原理主要是贝叶斯公式。单词拼写错误纠正主要干到个别个模型:一个凡是Nosiy
Channel模型,它是贝叶斯公式中之似然函数;另一个模是Language
Model,它是贝叶斯公式中的先验概率。

升职?加薪?出任CEO?迎娶白富美?走及人生巅峰?

 

《连线》(Wired)和《纽约时报》(New York
Times)杂志的即兴撰稿人克莱夫·汤普森(Clive
Thompson)认为,事实并非如人们所想的那样美好。

平等,问题讲述

汤普森在同样首名叫也《编码,下一个蓝领工作》的文章中,批判了及时兴文化及一些作家,认为他俩过于炒作关于程序员的概念,外道并无是每个“码农”都能够变成马克·扎克伯格和Mr.
Robots,他们的世界不意味着“码农”们的世界。

在当时句话被“.
. . was called a “stellar and versatile acress whose combination of sass and
glamour has defined her. . .”,有一个错误的才词:acress 

汤普森最近在相同份专访中牵线了美国编程工作的现状,指出了电脑科学领域时面临的一个犯难问题,并暗示学员以未来寻找工作时或者面临的现实性。

本条错误单词
acress 对应之 正确单词是何人吧?是 actress? 还是cress?还是
caress?……

外意味着,并非每个“码农”都拿是硅谷的英才。编程工作有众多种植,小到镇里的银行系保护,大及很企业的软件开发。现在各编程学院、编程训练营都于大批量地造就学员上编程行业,甚至对低收入社区的居民进行双重培训,以帮助他们过度到编程行业,找一客稳定的编码工作。但这些人口连无取得真正的提升,在未来,这些编码员将变为“蓝领”工人,现在底编码学生啊拿陷入未来之流程工人。

 

以下是专访的节选整理:

其次,出现单词拼写错误的状态

问问:为什么您以为编码是未来底蓝领工作?

一律种是
Non-word spelling errors,它是借助:错误的一味词 不存
于词典中。也就是说,你键盘输入了一个单词,而这单词向未曾给英文词典收录,在字典中翻无顶。比如你以
正确的才词graffe,多打了一个字符 i ,变成了 giraffe,而
英文字典中向没有 giraffe这个单词。

汤普森:片由是其的开拓进取绝常见,太高速和极端普遍了。如果您仿佛比较一下旁干活,并看望劳动力预测,就会认为编程类工作之前景是一定对的。事实上,一直顶2024年,整个编程行业的食指要求每年都见面为12%底速提高,比其余多数行当如赶早得差不多。

其余一样种植是
real-word errors,比如:想输入 there
are,结果输入成了 three
are。而不当就词 three 是在被字典中之,关键问题是:怎么亮用
three 改成为 there 呢?

次起事是,编程类的办事好多样化,需求到处都是。当我们听到“码农”时,首先想到的是于硅谷工作的食指。他们会做有应用程序(App),可能流行,可能无时兴。这虽是生的想法跟对这个工作之认识。实际上,硅谷只是一个不行小的编码世界。美国富有程序员中才发8%的人数在硅谷工作。

 

不论是谁乡镇,都得编码员。无论处在什么状态,他们每时每刻都亟需编码译码。这些工作数又像是在保安设备。例如,有同家银行,你当银行前端登录时观看底筹划虽是享有的JavaScript(JS)。浏览器每隔几独月将更新一破,必须有人以那里维护,并保证所有的JS能够配合最新的浏览器形式,保证工作正常,并保管没有其它安全漏洞。这种工作真正挺平稳,起码十几年或几十年以内还是不可或缺的。当时是平等种植才待操作熟练的行事,回报远远胜出付出。

其三,单词拼写错误的改步骤

当人们怀念做编程时,往往会失掉那个城市,那里来雅量之编码工作。他们是少不了的。他们收入特别好。他们非自然需变成炙手可热的编码人员。很多人数不喜欢自己之做事,接受编码还树就足以换行。他们要上有编码就够了,利用这个技术,找到真正平安之做事。这即是胡自己将她们叫蓝领的一个缘由。

①首先检测出
是何许人也单词发生了拼写错误。

当我们想到蓝领的当儿,经常想到那些因为房屋、生产汽车及开类似工作之人。而随着时代的升华,可能那些口之劳作曾没有了,那时候死像蓝领的,就是编码员。

随即足以经过查看字典来贯彻,比如依次扫描每个单词,若该单词不以词典中(未为词典收录),则以为她是一个拼写错误的单词。显然,词典越怪,词典收录的唯有词越多,我们便更加会是检测出荒谬的单词。

问:关于未来之经济,你还会告诉我们数什么?根据你过去的钻,与其余蓝领工作比,最好的电脑是领域的做事是呀?

②次要,是一旦起同组候选的
正确单词遭,选择一个“最纯粹”的单词,而之“最精确”的单词,就是只要物色的结果(错误单词
对应之 正确单词)。 

汤普森:自身不克告您和另外行业的比较,因为自身要从技术上面的劳作。我可告知您,在科技领域有不同种类之做事。低收入的比方银行的对讲机业务。你奉公司的活培训,然后人们以遇到困难时会打电话叫你,你要尝尝着去帮他们。这便是平宗入门级的劳作,没有学位或其它任何技术也能够获,但是薪水并无强。

此间有只问题不怕是:如何寻找来一致组候选的正确单词也?这就是待基于实际状况展开辨析了。以地方提到的左单词
acress 为例:

连着下去是如Web开发之类的工作。有人来找你说:“嘿,我们要呢咱合作社成立一个网站,或者我们发出一个网站,需要迭代。”这种工作薪酬而比较上一个大抵众多,而且工作法要命独立。这些项目的劳作,你可经过积攒工作经历提升自己,或顶网上上来胜任。这种工作一般以小时计费,工资非常高。

理所当然想输入“across”,但是一不小心将
‘o’,输入成了’e’,结果成了 “acress”, 这是substition 操作:将 ‘o’
替换成了 ‘e’

编码工作的最高档次是软件开发。那即便是会见有人来查找你说:“我们是一致下商店,有人吗咱的服务下订单。我们要一个完好无损的应用程序,通过网可以承受这些订单,并自行发送短信给我们有着的承包商和快递人员。”当这种情形下,你所开的哪怕是中上层人士该做的从业,你所挣的吗是中上阶层的薪酬。所以,这些就是公上中上层工作的标志。

本想输入
“actress”,但是打字太抢,漏打了
‘t’,结果成了”acress”,这是deletion操作:删除了 ‘t’

使让你“成为旧金山的马克·扎克伯格,赚上几十亿美元”,那么您就会起来考虑这些想法了:“我只要发稳定之中产阶级的生,我若产生一个安宁之家中,有一个负担得起的屋宇,能够如愿地以俄亥俄州退休。”进入大层次,你就算会见发现及,我们教育之办法欲改变。

…..

如您想正式学习电脑科学,首先使赢得四年的处理器是学位。如果您出钱支付大学费用,好处是,你用抱一致份是的干活。社会对发生学位之专业人才的需求远远胜出大学培养的毕业生数。问题是这些开销十分高昂。

或说:键盘上字符’m’
和 ‘n’ 很近,打字时,很爱用 ‘m’替换成了’n’;又要说:’m’ 和
‘n’发音相似,也促成经常拿 ‘m’ 替换成 ‘n’ 

副,在你的职业生涯中期进行更培育是,但眼看不绝容易。也许你既发出了几乎个男女,也许你的商号经营不善,等等。你晤面碰到相同多级的题材,导致您四年后无法以到学位。

如若寻找相同组候选单词,便得经“编辑距离算法”来落实。关于编制距离,可参考“Damerau-Levenshtein
Edit
Distance”或者:最短缺编辑距离算法实现

另一样宗事是咱本谈论的干活类的题材了,
你免待开展四年的处理器对研究。
干活时,其他标准人员会教给你有有关排序算法的扑朔迷离东西,
以及怎样使某些事物很快运转。这些还无是公需要理解的从,
你如果成功能修复或使用某网站,能掘进别人网站的数额,带回他们存储的音讯。这些公可当平所社区大学经过简单年兼职学习效法到。

 

或者您得以有编码训练营里学习。尽管目前者行当鱼龙混杂,如果重新增高适当监管,我觉得它们要大有希望的。

季,贝叶斯推断
纠正 单词拼写错误

提问:说及这些学院与编码训练营,在我们探索下一个题目面前,我眷恋呢而播放一个稍稍有。这段视频来自大型教育技术会SXSWedu。视频中发言的凡哥伦比亚大学教师学院的副教授克里斯托弗·艾姆丁(Christopher
Emdin)。

①Noisy
Channel Model

艾姆丁博士当视频中暗示了他针对编码工作之态势。这与你说的特别相像,但自身觉得他的批评再次严。

Noisy
Channel Model的示意图如下:

艾姆丁:年轻人有同种感觉,就是全球都以也平种植不平常的经济如不遗余力,但她们可给收监在和谐所处之岗位。

数学 1

当此时此刻盖STEM为骨干的一时,人人都梦想变得十分“STEM”,但从不丁真正在举行正确、技术、工程要数学工作。这个短语的意思和那作用完全两样,研究不等同于与。它了脱离了卿要人们与STEM,并变成STEM经济部分的想法。

原的一个是的不过词:经过
noisy channel ,结果成了一个 noisy word。而此noisy
channel,其实就是前面说的“两独词发音相近,容易拼错它们”,或者”两单字符在键盘上紧邻,输入时即会错地拿一个词
输入成了(type) 另一个乐章。(其实niosy
channel就是指向切实世界有的题目之一个建模)

所在还生令人形容代码的母校,我如此说并无是反对编码学院,我只是觉得这是同一种植反常理的做法。你进入一个社区,建立一个慈善机构,给居民提供一个叩问新知识的可能性,但是当切实可行中,你针对他们的期望仍然异常没有。你教他们怎么按一个按钮,然后使他们扣押屏幕上之变。然后您说,这就算是编码学院。

假设使想得出错误单词(noisy
word) 对应之 正确单词,就得因此到贝叶斯推断。具体原理如下:

然骨子里,你切莫是以使得他俩成长,也不是让他俩完全与STEM或电脑是。你用让他俩,仅仅是把他们当成新经济蒙受,下层阶级之同等片段。你可就此“编程学院”的点子来创造一个新的人头阶层,但他俩实际就算是当STEM工作条件受到劳动的工人。这同于现有条件面临开创一个工出啊两样?

既是
noisy word (或者说错误单词,记否 x
)已经面世了,那么我们于词典中搜寻一个单词w,在 x 已经起的尺码下,最有或是出于 哪个单词w 造成的?

艾姆丁对新生劳动力的批评比你所描述的使从严。他只顾到了部分有关在收入社区教授编码的诙谐观点,并吃学员们搞好准备,成为外所说的“新经济面临最为底部的阶级”。我清楚就不是您说的,但你们来相似之思路。

We see an observation x (a misspelled
word) and our job is to find the word w that generated this misspelled
word
Out of all possible words in the
vocabulary V we want to find the
word w such that P(w|x) is highest. We use
the hat notation ˆ to mean “our estimate
of the correct word”.

公对编码进入低收入社区发生啊想法?你以为人们做得对吗?你道产生什么好改进的?

 

汤普森:至于这或多或少,他是正确的。从历史及看,任何领域如发生白人做,就见面落那个好的报。这虽是特权运作的方法。事实上,最开头之编码工作起源于40年份以及50年份,由女性做的。在40年间与50年份,高收益之工作是打造机械。那时候没有丁知怎样用情理方式制造一台计算机,这是勇于该做的干活,男人们举行了。然后他们说:“发出指令这种事,像秘书该干的从业。我们受家来做吧。”

于是公式(1)表示如下:

负有40年份以及50年份的先驱程序员都是女性。当然,当编程变得又发出价时,这种工作就改成了一致栽荣誉,所有的白人男性还与进去,接管了这项工作。这是60年代,70年代,80年间与90年间的故事。

数学 2(公式1)

如今的上进是啊,我眷恋艾姆丁教授及大家说之是,编码现在是运如此宽广的平门户科目。每天有大气之需有。你成了顶尖精英,你成为了百万富翁,你异常忙碌,有局部业务不值得浪费时间去举行,这些事情是白领的劳作,是文秘该做的。

V是词典(Vocabulary),p(w|x)表示:从V中选出一个w,计算概率
P(w|x),概率最特别的杀 w,就是 错误单词x
对应之没错单词,将拖欠是单词记否: wˆ

选个例子。网站的前端设计用JS来促成。代码常常要重写,因为事情时有发生了变,而这种事被视为不那么高端或者尚未呀艺术性。所以,那个世界发生许多女同根源非传统背景的丁,但她们工资普遍不高,声望也杀没有。

 根据贝叶斯公式法则(公式2):

之所以,我不以为他是错的。我们曾看到这种模式多次起在多行业蒙受,出现于编码领域啊无意外。话虽如此,我们今天据处在一个契机上,在未来的10届20年里,我觉着就无异世界会发出成千上万不易的、收入丰厚的做事。

数学 3

编程是一个例外之圈子。一旦您掌握了,就足以自学更多,并下到外不同之天地。自身今天最为爱的一个领域是“机器上”,你得训练AI系统来辨别事物,自己举行作业。听起来如放火箭一样高大上,但实在不是。只要您掌握足够多的编码,就得研究,并询问再多。

将公式(1)变成如下形式:

另外类别的工程工作无让您多进修的会。

数学 4(公式3)

如果您想打喷气发动机,但若是透过自学的业余爱好者,那么波音公司肯定不见面为您同业内人员联合打飞机。但以软件行业,这是常事有事。

 

自身以为艾姆丁教授有理由担心人才低端的问题。但是,如果这些起点相对小的食指出出彩,又任劳任怨,实际上他们是发生空子提升之;甚至这也是普遍现象。但对此那些休是不时春藤盟校的口吧,这确是一律项不太容易之事。

从今公式3
可以观看:就是对 词典V 中的每个单词w,计算 [p(x|w)*p(w)]/p(x),找出
计算结果最深(概率最酷) 的死去活来 w,该 w 就是无限优解 wˆ 

来源:Edsurge

若是当此算过程中,可以无需要计算分母p(x),因为马上不影响我们
找有 概率最要命之老大 w 。因此用 p(x)
视为一个常量值。(这里关于贝叶斯的知,可参照后面给有之参考文献)

作者:Jenny Abamu

于是乎我们的公式就成为了:

智能观 编译

数学 5(公式4)

—完—

好看来,公式4
由片有的构成,一部分是 p(x|w),我们叫 channel model 或者 称为 error
model,它就是似然函数

想念明白AI加教育领域有安最新研究成果?

外一样有些是
p(w) 我们叫先验概率(prior)。

思如果AI领域再多之干货?

另外,值得一提的凡这Vocabulary
V,由于Vocabulary中不过词个数是众多之,只有以来某种”条件“的场面下,一个单词才会受无意识拼写成了别一个单词。换句话说,Vocabulary中的一些词以及不当就词
x 之间是”八梗打不在“的关系,因此我们才以某些Candidate words 中 寻找
[p(x|w)*p(w)] 的那个 w

想念了解又多大家的“智能观”?

要是这些Candidate words
就是由前提到的”编辑距离算法“生成。因此,公式可连续成为(注意 argmax
的下标的转移。V变成了C,而C就是 Candidate words的集聚)

呼吁在对话界面点击“找找看”,去获取你想要之情节吧。

数学 6

声明:

之所以,现在底题材成为了:如何告出channel
model 和 prior呢?

编译文章旨在帮助读者了解本行新构思、新见解和新动态,为本作者观点,不意味智能观观点。

率先介绍下先验概率p(w)的求解(Prior)

咱俩以
unigram language model 来作为 p(w)。这里解释一下 unigram language
model:

摘一个语料库(词库),这个语料库中一共有
404253213单单词,然后”编辑距离“算法 根据 错误的单词 acress
生成了扳平雨后春笋之候选词(Candidate
words),每一个候选词在语料库中冒出的次数count(candidate word)
除以 404253213 就是每个Candidate
word的先验概率。如下图所示,第一排是错单词acress的
候选词,第二排列是这些候选词在语料库中冒出的次数,第三列是这些候选词在语料库中出现的几率(频率)

数学 7

For this example let’s start in the following table by assuming a unigram language model. We computed the language model from the
404,253,213 words in the Corpus of Contemporary English (COCA).

 

接通下是求解
channel model

个人知道就是是:求解channel
model需要运用日常生活中因故到的学识更,或者行业利用中累积下来的多寡(经验)。

由公式:p(x|w)理解上来拘禁,给一定一个科学的候选单词
w 的极下,导致错误单词x 的几率有差不多生?

若果我们收集了十足多的数目,比如观了诸多用户一起输入了(打字)1万不良
w,其中有10不行 输入成了x(打字打成了 x),那么 p(x|w)=0.0001

咱俩着想四栽出错情况:

数学 8

del[x,y]
表示,输入 xy 时,少打了字符 ‘y’,结果成了
x,那么最终获的单词是一个错误的单词,记录下这种状态下错的毕竟次数
count(xy typed as x)

trans[x,y]意味着,输入
xy 时,输入反了,变成了
yx,那么最终取得的单词是一个错误的单词,记录下这种情景下错的总次数
count(xy typed as yx)

管这些数据统计起来,放在一个表里面,这个表称为:confusion
matrix

比如以此网站(Corpora
of misspellings for
download)就是生出相同多重的”错误就词之统计数据“。

数学 9(”错误单词”
示意图)

 

这就是说根据
confusion matrix,就能算计 似然函数的几率了(也不怕会求解 channel model
了)

数学 10

解释一下
if transposition情况:

count[wi
wi+1]表示:含有 wi wi+1
字符的兼具单词w 的个数;trans[wi ,wi+1 ]
表示,将 wi 与 wi+1
交换的次数。(将wi 与 wi+1 
交换后,就成为了一个谬误的一味词了)

其他一样种植计算
confusion matrix 的主意是 EM算法,这个自吗从不学,不明了,就背着了。

对此错误的单词
acress,根据下面的7单候选单词计算出来的似然概率如下图:

数学 11

达成图备受,第一实施表示,其中一个不错的候选单词是
actress,正确的单词是 t,由于某种原因(键盘输入太快了,漏打了t,本来是输入ct
的,结果输入成了c ),统计到之这种状况出现的概率是0.000117
这种由,其实就算是一个deleteion操作而致的一无是处。

现在计算产生了
似然概率,也算算起了先验概率,二者相乘:p(x|w)*p(w),就查获了不利的候选单词
actress 由于deletion 操作导致 得到错误单词 acress
的几率是 0.000117

同理,计算其它的候选单词
cress、caress、access……的
p(x|w)*p(w)概率,比较一下,哪个概率最酷,从达到图被观看:across
对应的几率最要命,也尽管是说:应该将 acress 纠正吧:across 

 

可是,事实上,从句子”“的意来拘禁,acress
应该纠正吧 actress 更为客观。那上只要之channel model
为什么从来不为有是的纠正结果吗?

重点缘由是:先验概率是由 unigram language model
得生底,如果以 bigram language
model,那么就是会对地摸来”actress“,从而以acress纠正吧actress

脚是使用Contemporary American
English语料库训练得的第二老大Language Model。对于只有词w:actress 和
across,它让有的先验概率p(w)如下:

数学 12

数学 13

 

actress对应的先验概率:p(actress)=p(“versatile
actress whose”)=0.000021*0.0010

across对应的先验概率:p(across)=1*10-10

诸如此类,再用先验概率和似然概率相乘,就可知取得正确的单词应该是”actress“,而休是”across“了。

 

参照文章:

Natural
Language Corpus Data: Beautiful Data

Corpora of misspellings for
download

 

晓贝叶斯公式的同等多样文章
或者 推荐《A first course in machine learning 》这按照开

机上中的贝叶斯方法—先验概率、似然函数、后验概率的喻与如何运用贝叶斯进行模型预测(1)

机上中的贝叶斯方法—先验概率、似然函数、后验概率的掌握与如何下贝叶斯进行模型预测(2)

以最要命似然法来求解线性模型(2)-为什么是最大化似然函数?

下最深似然法来求解线性模型(3)-求解似然函数

应用最充分似然法来求解线性模型(4)-最大化似然函数背后的数学原理

 

 NLP里面的一对基本概念

 

原文:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/8012069.html

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