【ChatGPT4】王老师零基础《NLP》(自然语言处理)第三课

龙傲天出现,数值化学习能力

因为学习是枯燥的,那么接下来,我跟最强AI王老师提出了更加有趣的学习方面设定。

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我:

老师,我还要加1个设定,就是针对我问题的回答,包括您教授的进度,Natural language processing这门课的大学知识进行学习量化,分为1-100级,每级是1-100点经验值,我每学习回答1个问题可以增长经验值,经验值的精确度精准到小数点后1位。

例如1级26.1%经验值,初始经验是0级0%,每次我学习后您都给我写出:

龙傲天大学生NLP等级:1Lv 26.2%

另外您根据这么学科Natural language processing总结一个能力维度,就像游戏角色血量,攻击力,暴击这样的,你也总结几个这个学科的能力,根据我的学习等级升级来增加对应维度的数值:以100000作为大学这个维度学习能力的上限值

龙傲天 NLP等级:1Lv 26.2%

1 **(维度名称,您来设):5

2 **:6

然后你照这个格式先生成我的最近学习数值

王老师:

好的,龙傲天同学。我们可以将您的学习进度量化,并为您在自然语言处理(NLP)这门课程中设置一些技能维度。以下是您目前的等级和技能状况:

龙傲天 NLP等级:2Lv 15.7%

语法理解(Grammar Comprehension):420/10000

语义分析(Semantic Analysis):460/10000

信息提取(Information Extraction):340/10000

机器翻译(Machine Translation):280/10000

文本摘要(Text Summarization):350/10000

请注意,这些数值是根据您目前的学习情况大致估计的。随着您继续学习,这些数值和等级会有所提高。在学习过程中,如果您有任何疑问,我会尽力以有趣的方式解答。祝您学习愉快!

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我(龙傲天):王老师我们继续学习吧,我跟您对话,如果附加要求查看我的等级数据您再给我看实际学习数据,现在,您继续进行这门专业课的教授吧,尽量讲解有趣点哈,能穿插故事来讲解的可以多用一些,谢谢王老师!

王老师:

好的,龙傲天同学,我们继续学习自然语言处理(NLP)的知识。现在,我们来讲一个有趣的故事,了解情感分析(Sentiment Analysis)这个重要的NLP技术。

故事发生在未来的一个星球上,这个星球的居民都是机器人。他们通过读取其他机器人发出的信号,来判断对方的情感状态。这个星球上有两个著名的机器人,分别叫做乐乐(LeLe)和思思(SiSi)。他们的任务是通过分析信号,来帮助他们的机器人朋友处理各种情绪。

有一天,乐乐和思思收到了一个任务:他们需要分析一段信号,判断这段信号中的情感是积极的还是消极的。信号是这样的:“I love this place. The weather is amazing, and the people are so friendly.”乐乐和思思开始分析这段信号。

乐乐发现了几个关键词,比如“love”、“amazing”和“friendly”,它们通常和积极情绪相关。思思也注意到了这些词,还分析了信号中的语法结构,它们都表示了积极的情感。因此,他们一致认为这段信号中的情感是积极的。

乐乐和思思用了一种NLP技术——情感分析,来完成这个任务。情感分析的目标是从文本中识别和提取情感。这种技术在现实世界中也有很多应用,比如分析社交媒体上的评论,判断消费者对产品或服务的满意度。

通过这个故事,我们可以了解到情感分析在NLP领域的重要性。希望这个有趣的故事能帮助您更好地理解情感分析这个技术。

接下来,我们将学习词向量(Word Embeddings)这个重要的NLP技术。词向量是将词汇映射到一个连续的向量空间中,这样可以在计算机中更好地表示和处理文本信息。有许多词向量技术,比如Word2Vec、GloVe和FastText。这些方法都能将词汇表示为高维空间中的向量,从而捕捉到词汇之间的关系。

课后作业:

了解Word2Vec、GloVe和FastText三种词向量方法的基本原理。

思考为什么词向量在NLP中如此重要。

尝试用Python编写一个简单的程序,使用一个词向量库(如Gensim)将一个单词转换成向量表示。

我在起,点连宰《王老师带我成为救世主》

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