(NLP)

深入解析两大AI模型的架构与功能

在人工智能（AI）领域，自然语言处理（NLP）一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步，我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。

草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:12

linux系统安全

1:1:bin:/bin:/sbin/nologindaemon：x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologinadm：x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/nologinlp

IT小饕餮·2025-03-16 23:00

【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP（分布式相似性）

DistributionalSimilarityinNLP（分布式相似性）分布式相似性（DistributionalSimilarity）是自然语言处理（NLP）中的核心概念，基于“相似的单词出现在相似的上下文中

pen-ai·2025-03-16 18:25

【NLP】 9. 处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model），词袋模型处理未知词，模型得分

这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征（CreativeWords&FeaturesModel）1.处理否定（NegationHandling）2.词组特征（Bigrams&N-grams）3.结合否定传播与n-grams进行优化词袋模型（Bag-of-Words,BoW）1.BoW示例2.处理未知词3.为什么忽略未知词？4.处理未知词的方法计算模型得分（ScoreCalculation）处理创造

pen-ai·2025-03-16 15:37

【NLP】 5. Word Analogy Task（词类比任务）与 Intrinsic Metric（内在度量）

WordAnalogyTask（词类比任务）定义：WordAnalogyTask是用于评估词向量质量的内在指标（IntrinsicMetric）。该任务基于这样的假设：如果词向量能够捕捉单词之间的语义关系，那么这些关系应该能够在向量空间中保持一定的结构。示例：在一个理想的词向量空间中，单词之间的关系应该满足如下等式：king−man+woman≈queenking−man+woman≈queenk

pen-ai·2025-03-16 15:01

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南

使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南在当今技术迅猛发展的时代，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的应用范围越来越广。

m0_57781768·2025-03-16 13:46

如何用deepseek炒股

新闻与舆情：使用DeepSeek的NLP能力分析新闻、社交媒体和公告，提取市场情绪和事件影响。宏观经济数据：收集GDP、利率、通胀等数据，分析其对股市的影响

Real Man★·2025-03-16 10:29

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

1特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。

·2025-03-16 08:23

NLP复习3，手撕多头attention

importmathimporttorchimportcollectionsimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnclassMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,heads,d_model,dropout=0.1):super().__init__()#输入的特征维度self.d_model=d_model#每个头

地大停车第二帅·2025-03-16 07:08

Assembly语言的自然语言处理

Assembly语言在自然语言处理中的应用引言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为人工智能的一个重要分支，致力于实现计算机与人类语言之间的互动。

花韵婷·2025-03-16 05:57

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐

ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、LaMDA等，在自然语言处理（NLP

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 05:52

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。

Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评

目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干

左岸Jason·2025-03-16 03:13

Python 爬虫实战：电影评论数据抓取与自然语言处理

本项目旨在爬取IMDb上的电影评论，并对评论进行自然语言处理（NLP），以提取情感、

西攻城狮北·2025-03-16 03:43

模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍

引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。

lmtealily·2025-03-15 23:41

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践

因此，利用自然语言处理（NLP）技术来分析股票新闻的情感倾向，可以帮助我们预测市场动向，从而做出更明智的投资决策。本文将带你了解如何开发和优化一个基于Pytho

云策量化·2025-03-15 23:08

SEORoal·2025-03-15 13:53

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来，预训练模型（Pre-trainedModels）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。

网络安全大白·2025-03-15 04:38

Python API接口

分手神器，慎用）智能闲聊（腾讯）：https://ai.qq.com/product/nlpchat.shtml(申请使用

君王的羔羊·2025-03-15 01:10

自然语言处理（NLP）技术介绍

自然语言处理（NLP）是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。

风吹晚风悠·2025-03-14 23:56

基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT

随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。

Evaporator Core·2025-03-14 23:17

TF-IDF：文本挖掘中的关键词提取利器

引言在自然语言处理（NLP）和文本挖掘中，TF-IDF是一种常用的技术，用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用，还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。

巷955·2025-03-14 22:15

AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理

2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2

Robin_Pi·2025-03-14 20:25

大模型（DeepSeek等）是否会动摇AI工程师的工作？

引言近年来，人工智能（AI）领域取得了突飞猛进的发展，尤其是大模型（如GPT-3、BERT、DeepSeek等）的出现，极大地推动了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的进步。

点我头像干啥·2025-03-14 12:50

深度学习 bert与Transformer的区别联系

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）和Transformer都是现代自然语言处理（NLP）中的重要概念，但它们代表不同的层面

Humingway·2025-03-14 03:14

PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础

PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念，重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:41

AI基于深度学习的代码搜索案例（一）

在自然语言处理(NLP)领域，BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。

人工智能MOS·2025-03-13 19:23

DeepSeek在供热行业中的应用

目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理（NLP）2.3图像识别与处理2.4

杨航 AI·2025-03-13 18:46

应用商店评论分析实战：Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模

本文将介绍如何使用Python逆向工程破解GooglePlay的加密接口，实现对应用商店评论的实时采集，并结合NLP（自然语言处理）技术进行情感分析和主题建模，为开发者提供有价值的数据支持。

西攻城狮北·2025-03-13 18:42

Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT

文章标题在当今人工智能领域的迅速发展中，Transformer大模型无疑成为了自然语言处理（NLP）领域的璀璨明星。

AI天才研究院·2025-03-13 17:06

Diffusion Transformer与Differential Transformer：技术创新与应用前景

引言Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的主流技术。

AI大模型learner·2025-03-13 17:33

Vision Transformer (ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试（代码实现）

VisionTransformer(ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者，如果你对自然语言处理（NLP）领域的Transformer架构了如指掌，那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生

阿正的梦工坊·2025-03-13 15:50

NLP常见任务专题介绍（3）-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程

一、整体流程构建垂直领域的聊天机器人需要结合特定行业的需求，采用自然语言处理和机器学习等技术。以下是一个典型的构建流程及相关技术实现：需求分析：明确机器人需要解决的问题范围和功能，例如客户服务、信息查询等。数据收集与预处理：数据收集：从行业相关的网站、论坛、数据库等渠道获取大量专业领域的文本数据。数据清洗：去除广告、无意义回复等噪声数据，确保数据质量。数据标注：对文本进行意图识别和实体识别的标注，

AI专题精讲·2025-03-13 03:48

基于 DeepSeek 的自动化运维（适合企业降本增效）

以下是结合企业级场景的实战方案：一、核心应用场景与实现路径智能监控与告警日志分析：使用DeepSeek-NLP模型自动解析日志，提取关键错误模式（如OutOfMemory、Timeout）。

Real Man★·2025-03-13 03:47

Adapter-Tuning：高效适配预训练模型的新任务

1.引言近年来，预训练语言模型（PLM）如BERT、GPT和T5在自然语言处理（NLP）任务中取得了巨大成功。

花千树-010·2025-03-12 22:15

Adobe Firefly 技术浅析（二）：Transformer生成模型

1.基本原理1.1Transformer模型简介Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出，用于自然语言处理（NLP）任务。其核心是自注意力机制（Self-Attention

爱研究的小牛·2025-03-12 20:32

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

我的好朋友没有通过面试所以我给我的好朋友准备了这一篇学习路线随着大模型（如Transformer、GPT-4、LLaMA等）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态任务中的广泛应用，AI行业的招聘竞争愈发激烈

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

各大AI平台优缺点分析：选对工具，让AI更高效

1.OpenAI(ChatGPT、DALL·E、Codex)优点：自然语言处理（NLP）能力强：ChatGPT在对话、文本生成、翻译等方面表现优异，

JXY_AI·2025-03-12 14:23

Transformer 的原理是什么？

它在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，并逐渐扩展到计算机视觉（CV）和其他领域。Transforme

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，因其强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的文本任务。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

【大数据】大数据处理-Lambda架构-Kappa架构

大数据处理-Lambda架构-Kappa架构elasticsearch-headElasticsearch-sqlclientNLPchina/elasticsearch-sql:UseSQLtoqueryElasticsearch360

weixin_33884611·2025-03-12 04:37

使用OpenAI API实现自然语言处理应用

使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在各种应用中的地位越来越重要。

shuoac·2025-03-12 04:06

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP

shiter·2025-03-12 02:21

第N3周：NLP中的数据集构建

本人往期文章可查阅：深度学习总结对于初学者，NLP中最烦人的问题之一就是数据集的构建问题，处理不好就会引起shape问题（各种由于shape错乱导致的问题）。

OreoCC·2025-03-12 01:43

NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6.定义训练函数与评估函数7.拆分数据集并运行模型8.使用测试数据集评估模型一、课题背景和开发环境第N1周：Pytorch文本分类入门Python3.8.12pytorch==1.8.1+cu111t

Oaix Nay·2025-03-12 01:42

第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码

Transformer模型自提出以来，已经在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码，这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。

Gemini技术窝·2025-03-12 00:00

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