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ñNLP
看见,是改变的力量 |
NLP
分享
01我叫张耀中,是一名心理学导师,致力于用心理学帮助青少年更好的成长。除了是一名导师,我还经营自己的公司。通过学习心理学,升级自己的课程,我在家庭教育亲子关系和企业管理这两个模块都受益良多。记得在10年前,我在做青少年成长过程中,接触了一些做企业的家长,这些家长邀请我去给他们的员工做一些企业内训。我发现把教育和企业管理融为一体去培训员工,效果真的非常显著,被培训后的员工行动力和目标感都加强了不少。
心理学传播者
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2024-01-07 23:48
NLP
学习笔记(为了完成基于知识图谱的问答系统进行的基础学习)
目录前言0.需要使用的模型的学习(更新中)Bi-LSTM什么是LSTM与Bi-LSTM为什么使用LSTM与Bi-LSTMLSTM1.一切的基础——词袋模型与句子相似度词袋模型句子相似度简化:利用gensim遇到的问题2.TF-IDF——一个比较重要的原理什么是TF-IDF文本与预处理Gensim中的TF-IDF实践计算TF-IDF值第二部分的完整代码3.词形还原(Lemmatization)什么是
ChessZH
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2024-01-07 21:59
学习记录
nlp
自然语言处理
python
使用chatgpt完成代码写作(免费收藏级)
本文末尾会提供4.0的使用方法前言:聊天机器人GPT(GenerativePre-trainingTransformer)是一个强大的自然语言处理(
NLP
)模型。
爱编程-爱生活
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2024-01-07 20:53
chatgpt
工智能基础知识总结--什么是TextCNN
什么是TextCNNYoonKim在论文(2014EM
NLP
)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN,该模型将卷积神经网络
北航程序员小C
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2024-01-07 20:20
机器学习专栏
深度学习专栏
人工智能学习专栏
机器学习
人工智能
深度学习
自然语言处理
01课:深度学习和自然语言第02课:清理文本数据第03课:词袋模型第04课:词嵌入表示第05课:学习嵌入第06课:对文本进行分类第07课:电影评论情绪分析项目1.自然语言处理解决的问题自然语言处理,简称
NLP
闪闪发亮的小星星
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2024-01-07 19:27
深度学习
自然语言处理
人工智能
《
nlp
入门+实战:第七章:pytorch中数据集加载和自带数据集的使用》
模型中使用数据加载器的目的2.数据集类2.1Dataset基类介绍2.2数据加载案例3.迭代数据集4pytorch自带的数据集4.1torchversion.datasets4.2MNIST数据集的介绍上一篇:《
nlp
ZNineSun
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2024-01-07 17:45
深度学习
nlp
#
nlp入门+实战
数据集加载
Dataset
DataLoader
torchvision
torchtext
人工智能能理解幽默吗?《Can Language Models Make Fun A Case Study in Chinese Comical Crosstalk》论文解读
文章的主要工作(1)在文化上,对相声剧本进行了大规模的数字化和清洗,为
NLP
研究界和中国传统文化界做出了贡献。这将激发更多相声剧本的创作,从而保护这一非物质文化遗产。
青云遮夜雨
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2024-01-07 13:54
论文笔记
人工智能
语言模型
自然语言处理
用通俗易懂的方式讲解:一文讲透
NLP
算法(Python)
一、自然语言处理(
NLP
)简介
NLP
,自然语言处理就是用计算机来分析和生成自然语言(文本、语音),目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进行人机交互,从而更便捷、有效地进行信息管理。
深度学习算法与自然语言处理
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2024-01-07 13:43
NLP与大模型
自然语言处理
算法
python
大模型
深度学习
自然语言处理24-T5模型的介绍与训练过程,利用简单构造数据训练微调该模型,体验整个过程
在大模型ChatGPT发布之前,
NLP
领域是BERT,T5模型为主导,T5(Text-to-TextTransferTransformer)是一种由GoogleBrain团队在2019年提出的自然语言处理模型
微学AI
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2024-01-07 13:42
自然语言处理实战
自然语言处理
人工智能
T5
transformer
大模型
Linux每日智囊
欢迎关注公众号(
NLP
Research)export作用设置或显示环境变量语法export[选项]文件参数:-f:代表[变量名称]中为函数名称-n:删除指定的变量,变量实际上并未删除,只是不会输出到后续指令的执行环境中
hj_caas
·
2024-01-07 12:41
Linux学习
linux
运维
服务器
评估检索增强生成(RAG)的三步法<
欢迎关注公众号(
NLP
Research)原文标题:A3-StepApproachtoEvaluateaRetrievalAugmentedGeneration(RAG)原文地址:https://medium.com
hj_caas
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2024-01-07 12:08
每日外文推荐
人工智能
自然语言处理
NLP
:使用DisBert模型完成文本二分类任务(Pytorch)
项目来源于kaggle竞赛,地址为:NaturalLanguageProcessingwithDisasterTweets|Kaggle本文主要是对本人学习
NLP
的过程做个总结和记录,以方便日后复习,当然如果本文能帮助到阅读该文的读者
我还是充钱那个少年@
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2024-01-07 11:48
pytorch
自然语言处理
分类
NLP
论文阅读记录 - | 文本生成的动量校准
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1神经文本生成3.2动量校准四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6消融实验五总结前言MomentumCalibrationforTextGeneration(2212)0、论文摘要大多数文本生成任务的输入和输出可以转换为两个标记序
yuyuyu_xxx
·
2024-01-07 11:41
NLP
自然语言处理
论文阅读
人工智能
NLP
论文阅读记录 - 01 | 2021 神经抽象摘要方法及摘要事实一致性综述
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.背景2.1自动总结任务2.2数据集DUC-2004Gigaword[Graffetal.,2003,Napolesetal.,2012]CNN/DailyMail[Nallapati等人,2016]XSum[Narayan等人,2018]2.3摘要系统的评估2.3.1Rouge[Lin,2004]三.抽象概括技术3.1前神经网络时代3.1.1
yuyuyu_xxx
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2024-01-07 11:41
自动文本摘要综述
自然语言处理
论文阅读
人工智能
NLP
论文阅读记录 - 2021 | SimCLS:抽象概括对比学习的简单框架
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1优势三.本文方法——抽象概括的对比学习框架3.1第一阶段:候选生成3.2第二阶段:无参考评估3.3对比训练四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析4.6.1实体级4.6.2句子级4.7XSum数据集的结果五总结前言SimCLS:AS
yuyuyu_xxx
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2024-01-07 11:41
NLP
自然语言处理
论文阅读
学习
NLP
论文阅读记录-EM
NLP
2023 | 12 Improving Consistency for Text Summarization with Energy Functions
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1背景:基于能量的模型3.2一致性能量函数3.3训练损失3.4联合推理四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果五总结局限性前言使用能量函数提高文本摘要的一致性(2310)code项目没有放出代码paper0、论文摘要当前的抽象摘要模型经常
yuyuyu_xxx
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2024-01-07 11:11
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自动摘要论文阅读
EMNLP
23
自然语言处理
论文阅读
人工智能
NLP
论文阅读记录 - 2021 | RefSum:重构神经总结
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提堆叠重新排序三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.1.2元系统3.2重构文本摘要3.2.1重构3.2.2预训练重构3.2.3微调重构3.2.4应用场景3.2.4.1重构为基础学习者3.2.4.2重构为元学习者四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5
yuyuyu_xxx
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2024-01-07 11:05
NLP
自然语言处理
论文阅读
重构
论文浅尝 | 基于微量资源的神经网络跨语言命名实体识别
来源:EM
NLP
2018链接:https://www.aclweb.org/anthology/D18-1034问题背景与动机本文关注小语种/资源匮乏语言的跨语言命名实体识别问题,首先作者肯定了现有无监督
开放知识图谱
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2024-01-07 09:39
【面试经验分享】百度
NLP
一面凉经
提问自我介绍介绍一下简历里面的项目经历(我的项目是多模态情感分类的,感觉太简单了)讲一下BERT模型怎么预训练的,和GPT模型预训练任务的区别?BERT和GPT模型各自的优势是什么?项目细节:数据集大小?各个类别的数量?单卡训练还是多卡训练?是否了解多GPU并行训练?数据并行和模型并行?如何解决训练的时候GPU利用率低的问题?BERT模型输入长度超过512如何解决?提问ViT的模型架构和细节,它是
明月出天山_
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2024-01-07 08:35
面经分享
面试
经验分享
自然语言处理
算法
人工智能
小样本学习(FSL)和元学习、数据增强和对比学习各自的概念和相互关系
去年疫情开始,取消线下课程和考试,我闲着没事,就搞起了研究,很巧的是和ChatGPT时间重叠了,当时因为网上全是防治疾病的,我也就错过了ChatGPT的黄金期,不然没准就是搞
NLP
了,今天我也请GPT4.0
Chowley
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2024-01-07 07:07
机器学习
深度学习
自然语言处理
lstm
chatgpt
【
NLP
】2024年改变人工智能的前六大
NLP
语言模型
在快速发展的人工智能领域,自然语言处理已成为研究人员和开发人员关注的焦点。作为这一领域显著进步的证明,近年来出现了几种开创性的语言模型,突破了机器能够理解和生成的界限。在本文中,我们将深入研究大规模语言模型的最新进展,探讨每个模型引入的增强功能、它们的功能和潜在的应用程序。我们将从2018年的一个开创性的BERT模型开始,并以今年的最新突破结束,如MetaAI的LLaMA和OpenAI的GPT-4
架构师研究会
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2024-01-07 07:32
自然语言处理
AIGC
LLM
人工智能
语言模型
自然语言处理
LLM
大语言模型
Saas中智能客服的应用
这些系统基于自然语言处理(
NLP
)和机器学习技术,能够理解用户的提问,并提供准确、实时的答案。通过虚拟助手,用户可以获取
benhuyun_dev
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2024-01-07 06:54
ai
人工智能
一个Saas智能客服方案
以下是一个可能的SaaS智能客服方案的关键组件:1、自动问答系统:集成自然语言处理(
NLP
)和机器学习(ML)技术,构建自动问答系统,以回答常见问题。
benhuyun_dev
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2024-01-07 06:54
人工智能
大数据
数据分析
数据挖掘
NLP
的问题
知识源头,交叉验证!!任何理论必须有科学依据,所以阳老师才说要尊重知识的源头。因为你可能有一个A理论,比如范畴-隐喻,因为语言即思想,你可以观察语言来看人的心理,你也可以察觉自己的隐喻,逆向用也一样,改变隐喻,改变思维框架。但是如果你加了太多东西,比如人的思想完全是通过语言可以操纵的,大脑可以复制的,神经回路是一切,你就要小心了。因为他从B到了C到了D,再加上一些无知的后人,没有学术修养,过分的引
军绿色的鱼
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2024-01-07 06:50
0-自然语言处理基础知识
优点缺点使用场景1transformers1.1什么是transformerstransformers是由HuggingFace团队开发的一个非常流行的开源库,它为自然语言处理(
NLP
)提供了大量预训练的模型
赵孝正
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2024-01-07 06:13
#
1.
自然语言处理&知识图谱
自然语言处理
人工智能
自然语言处理的语义建模介绍
摘要:本文主要是简单介绍了自然语言处理(
NLP
)的语义建模思想。在本文中,我将简单介绍自然语言处理(
NLP
)的语义建模思想。
城市中迷途小书童
·
2024-01-07 04:05
八大在线项目实习 2024年第一期即将开班
某平台网络入侵用户自动识别(Python机器学习)某平台广东省区采购数据分析(Excel供需分析)产品订单的数据分析与需求预测(Python营销分析)基于注意力机制的评论者满意度分析(TensorFlow与
NLP
泰迪智能科技
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2024-01-07 01:14
大数据
人工智能
大数据
人工智能
docker部署jenkins-slave分布式节点
#docker运行jenkins-slave示例,使用j
nlp
方式进行连接,即是agent主动连接masterdockerrunjenkins/j
nlp
-slave-urlhttp://jenkins-server
小黑佬
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2024-01-07 00:40
市场需求
原定今天我该在上海和老师朋友们相聚学习
nlp
。可7月20日到了,我却在家,而且独-自-一-人。孩子意外的获得一个参加特制夏令营的机会。白天是不在家里的。爱人一向是忙于工作的,通常,回家只为休息。
清晨的玉兰
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2024-01-06 19:55
【
NLP
】工业界常用的
NLP
数据增强方法都在这了,你都会了吗
目录1EDA1.1具体方法1.2EDA参数选择1.3EDA的缺点2回译3拼接1EDAEDA使用传统的文本数据增强方法,可以在文本数据集小的情况下提升文本分类的性能。出自论文《EDA:EasyDataAugmentationTechniquesforBoostingPerformanceonTextClassificationTasks》1.1具体方法EDA主要有三个参数:n(表示一个句子修改多少个
AI量化小木屋
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2024-01-06 10:29
自然语言处理
人工智能
自然语言处理
深度学习
20180701周日(蔡仁华周总结)
5.人际:
NLP
同学(体验)本
蔡蔡1228
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2024-01-06 09:12
中文分词算法 | 基于词表的三种分词算法
最近在学习自然语言处理(
NLP
)的相关知识,加上这学期开了自然语言处理这门课,并且在飞桨AIStudio上初步学习并运行相关项目。
源于花海
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2024-01-06 07:56
自然语言处理
中文分词
自然语言处理
人工智能
【AI视野·今日
NLP
自然语言处理论文速览 第六十六期】Tue, 31 Oct 2023
AI视野·今日CS.
NLP
自然语言处理论文速览Tue,31Oct2023(showingfirst100of141entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersTheEval4
NLP
2023SharedTaskonPromptingLargeLanguageModelsasExplainableMetr
hitrjj
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2024-01-06 07:10
NLP
LLM
Papers
人工智能
自然语言处理
NLP
NLPer
LLM
大语言模型
【AI视野·今日
NLP
自然语言处理论文速览 第六十七期】Mon, 1 Jan 2024
AI视野·今日CS.
NLP
自然语言处理论文速览Mon,1Jan2024Totally42papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersPrincipledGradient-basedMarkovChainMonteCarloforTextGenerationAuthorsLiDu
hitrjj
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2024-01-06 07:34
NLP
LLM
Papers
自然语言处理
LLM
大语言模型
文本摘要
智能问答
生成模型
nlp
中的transformer中的mask
由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码,因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。在Transformer中,主要有两个地方会用到掩码这一机制。第1个地方就是在上一篇文章用介绍到的AttentionMask,用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的信息;第2个地方便是对一个batch中不同长度的序列在Padding到相同长度后,对Padding部分的信息进行掩盖。下面分别就这两种情况进
不当菜鸡的程序媛
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2024-01-06 05:27
自然语言处理
transformer
人工智能
【AI视野·今日
NLP
自然语言处理论文速览 第六十八期】Tue, 2 Jan 2024
AI视野·今日CS.
NLP
自然语言处理论文速览Tue,2Jan2024Totally48papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersAComputationalFrameworkforBehavioralAssessmentofLLMTherapistsAuthorsYuYingChiu
hitrjj
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2024-01-06 03:17
LLM
NLP
Papers
自然语言处理
LLM
对话系统
文本生成
文本摘要
智能问答
一文了解自然语言处理神经史(下)
摘要:越来越火的
NLP
到底经历了什么?2014年-序列到序列模型2014年,Sutskever等人提出序列到序列学习,一种通过神经网络将一个序列映射到另一个序列的通用框架。
城市中迷途小书童
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2024-01-06 03:47
LLM对齐方案再升级
Microsoft:WizardLMWizardLM:EmpoweringLargeLanguageModelstoFollowComplexInstructionsGitHub-
nlp
xucan/WizardLM
人工智能小豪
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2024-01-06 00:11
人工智能
深度学习
机器学习
大模型
我的知识观2 什么才是聪明
人工智能如何看起来不智障,分成了三个技术门槛:1ASR我识别出了你说的话;2
NLP
我正确地理解了你的意图;3TTS我正确地执行了任务。这一套技术应用构成了AI人工智能基础。
怀山2018
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2024-01-05 22:28
自然语言处理 one-hot编码
one-hot编码的优劣势:优势:操作简单,容易理解.劣势:完全割裂了词与词之间的联系,而且在大语料集下,每个向量的长度过大,占据大量内存.importtorchfrompyha
nlp
import*fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderimportnumpyasnpcontent
<编程路上>
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2024-01-05 22:54
NLP自然语言处理
自然语言处理
python
numpy
NLP
[3] - [Word Embedding系列] : one-hot编码
本《WordEmbedding系列》文章包括:(1)One-hot编码(2)WordEmbedding(3)LSA(LatentSemanticAnalysis)(4)Word2vec的CBOW模型(5)Word2vec的Skip-gram模型(6)GloVe模型(7)相关编程实现本文介绍one-hot编码目录一、前言二、举例三、缺点一、前言自然语言处理的目标在于希望计算机能够理解(NLU,Und
ZhuNian的学习乐园
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2024-01-05 22:53
NLP
nlp
深度学习
自然语言处理入门指北 之 one-hot
与编程语言等为计算机而设的“人造”语言相对,自然语言无法直接被计算机等“理解”,在这个前提下,如何让计算机认识、学习乃至理解自然语言就成了一个重要的研究方向:自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,
NLP
数据湖开发者社区
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2024-01-05 22:23
数据分析
自然语言处理
遗传算法实现-- one-hot编码
今天想跟大家讨论的是编码问题;编码作为遗传算法最开始的算子,其作用非常关键;目前网上大部分资料都是用二进制方法来编码;前段时间我看到一些
NLP
的文章,了解到one-hot方法来表示特征;能不能用到
DATARUSHER
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2024-01-05 22:52
数据挖掘案例
算法
词向量系列之One-Hot编码详解
独热编码例子1.2独热编码的优点1.3独热编码的缺点1.4独热编码适用的情况2.独热编码的实现2.1python简单实现one-hot编码2.2sklearn2.3Keras2.4tensorflow3
NLP
Elenstone
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2024-01-05 22:22
词向量
nlp
机器学习
python
NLP
one-hot编码
本文为[365天深度学习训练营学习记录博客\n参考文章:365天深度学习训练营\n原作者:[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源:[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)one-hot编码独热编码(One-HotEncoding)是一种处理类别型数据的常用编码方式。在机器学习中,经常需要处理非数字数据,例如颜色、国家名、产品
风筝超冷
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2024-01-05 22:21
自然语言处理
人工智能
成长分享20181213
我所有的就是潜意识中升起的忙碌,孩子的起床穿衣,当日即将要待办的事情,生活的琐事……我的断舍离书还没看完,我的时间管理的学习还没有学习个道道,我的
NLP
的书还没有开始看,我的书写还没能坚持,我没有什么时间学习家庭教育学习课
幸福人生世界
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2024-01-05 20:09
02 Deep learning algorithm
trainingmyownmodelpracticaladviceforbuildingmachinelearningsystemdecisionTressapplication:speech(语音识别)---->images(计算机视觉)—>text(
NLP
叮咚Zz
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2024-01-05 14:06
深度学习
深度学习
人工智能
Java实现汉字拼音转换和关键字分词(pinyin4j、ha
nlp
)
文章目录pinyin4jha
nlp
关键字分词pinyin4j添加maven依赖com.belerwebpinyin4j2.5.0获取文本拼音/***获取文本拼音*@paramcontext文本内容*@paramexistNotPinyin
少爷晚安。
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2024-01-05 09:00
包罗万象
java
pinyin4j
hanlp
浅析Transformer为什么在多模态任务中受欢迎的原因——以kaggle热门比赛为例
而Transformer,作为曾经
nlp
领域的SOTA模型,近些年来开始不断入驻其他领域,并拿下了SOTA结果。随着去年ViT的出现,cv领域也同样掀起了transformer热潮
CV案例精选
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2024-01-05 08:03
BERT(从理论到实践): Bidirectional Encoder Representations from Transformers【3】
本文要利用BERT实现一个“垃圾邮件分类”的任务,这也是
NLP
中一个很常见的任务:TextClassification。我们的实验环境仍然是Python3+Tensorflow/Keras。
白马负金羁
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2024-01-05 08:21
自然语言处理信息检索
LLM
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