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自然语言处理（NLP）是指计算机程序理解人类语言的能力，因为它是口头和书面的，被称为自然语言。它是人工智能（AI）的一个组成部分。

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我们提供的自然语言处理NLP及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Downstream NLP Tasks with Transformers

Transformers reveal their full potential when we unleash pretrained models and watch them perform downstream Natural Language Understanding (NLU) tasks. It takes a lot of time and effort to pretrain and fine-tune a transformer model, but the effort is worthwhile when we see a 355 million parameter transformer model in action on a range of NLU tasks.
We will begin this chapter with the quest to outperform the human baseline. The human baseline represents the performance of humans on an NLU task. Humans learn transduction at an early age and quickly develop inductive thinking. We humans perceive the world directly with our senses. Machine intelligence relies entirely on our perceptions transcribed into words to make sense of our language.
We will then see how to measure the performances of transformers. Measuring NLP tasks remains a straightforward approach involving accuracy scores in various forms based on true and false results. These results are obtained through benchmark tasks and datasets. SuperGLUE, for example, is a wonderful example of how Google DeepMind, Facebook AI, the University of New York, and the University of Washington worked together to set high standards to measure NLP performances.
Finally, we will explore several downstream tasks such as the Standard Sentiment TreeBank (SST-2), linguistic acceptability, and Winograd schemas.
$\mathrm{~ T r a ̣ n s o o r m e ̉ r s ~ a ̆ r e ̣ ~ r a ̣ p i d l y ~ t a ̣ k i n g ̄ g ~ N L P ~ t o ̄ ~ t h e ̣ ~ n e ̣ x t ~ l e v e}$ models on well-designed benchmark tasks. One day, another model will emerge, and the days of RNNs might be over for NLP tasks.

This chapter covers the following topics:

• Machine versus human intelligence for transduction and induction
• The NLP transduction and induction process
• Measuring transformer performances versus human baselines
• Measurement methods (Accuracy, F1-score, and MCC)
• Benchmark tasks and datasets
• SuperGLUE downstream tasks
• Linguistic acceptability with CoLA
• Sentiment analysis with SST-2
• Winograd schemas
  Let’s start by understanding how humans and machines represent language.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Transduction and the inductive inheritance of transformers

Transformers possess the unique ability to apply their knowledge to tasks they did not learn. A BERT transformer, for example, acquires language through sequence-tosequence and masked language modeling. The BERT transformer can then be finetuned to perform downstream tasks that it did not learn from scratch.

In this section, we will do a mind experiment. We will use the graph of a transformer to represent how humans and machines make sense of information using language. Machines make sense of information in a different way from humans but reach very efficient results.

The following figure, a mind experiment designed in transformer architecture layers and sub-layers, shows the deceptive similarity between humans and machines. Let’s study the learning process of transformer models to understand downstream tasks.

NLP代考

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Downstream NLP Tasks with Transformers

当我们释放预训练模型并观察它们执行下游自然语言理解 (NLU) 任务时，Transformers 会显示出它们的全部潜力。预训练和微调一个 Transformer 模型需要花费大量时间和精力，但是当我们看到一个 3.55 亿参数的 Transformer 模型在一系列 NLU 任务上运行时，这种努力是值得的。
我们将在本章开始时寻求超越人类基线。人类基线代表人类在 NLU 任务上的表现。人类从小就学习转导，并迅速发展归纳思维。我们人类直接用我们的感官感知世界。机器智能完全依赖于我们将感知转录成文字来理解我们的语言。
然后，我们将了解如何测量变压器的性能。测量 NLP 任务仍然是一种简单的方法，涉及基于真假结果的各种形式的准确度分数。这些结果是通过基准任务和数据集获得的。例如，SuperGLUE 是 Google DeepMind、Facebook AI、纽约大学和华盛顿大学如何合作制定衡量 NLP 性能的高标准的一个很好的例子。
最后，我们将探索几个下游任务，例如标准情感树库 (SST-2)、语言可接受性和 Winograd 模式。
̣̣̣̣̣̣̉ 吨r一个̣ns○○r米和̉rs 一个̆r和̣ r一个̣p一世dl是 吨一个̣ķ一世nḠG ñ大号磷 吨○̄ 吨H和̣ n和̣X吨 l和在和在精心设计的基准任务上建立模型。有一天，另一种模型将会出现，RNN 的时代可能会结束 NLP 任务。

本章涵盖以下主题：

• 机器与人类智能的转导和感应
• NLP转导和诱导过程
• 测量变压器性能与人类基线
• 测量方法（准确度、F1 分数和 MCC）
• 基准任务和数据集
• SuperGLUE 下游任务
• CoLA 的语言可接受性
• 使用 SST-2 进行情绪分析
• Winograd 模式
  让我们从了解人类和机器如何表示语言开始。

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Transduction and the inductive inheritance of transformers

变形金刚拥有将他们的知识应用到他们没有学过的任务的独特能力。例如，BERT 转换器通过序列到序列和掩码语言建模来获取语言。然后可以对 BERT 转换器进行微调，以执行它没有从头开始学习的下游任务。

在本节中，我们将做一个心智实验。我们将使用变压器图来表示人类和机器如何使用语言来理解信息。机器以不同于人类的方式理解信息，但可以达到非常有效的结果。

下图，一个在transformer架构层和子层中设计的心智实验，展示了人和机器之间的欺骗性相似性。让我们研究一下 Transformer 模型的学习过程，以了解下游任务。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。