人工智能算法自然语言处理第9页

人工智能 | 深度学习的进展

近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。

卡尔曼的BD SLAMer·2024-02-07 13:02

深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

-P.Tixier机器之心编译参与：思源随着层级表征的兴起，自然语言处理在很多方面都应用了深度神经网络。

机器学习算法那些事·2024-02-07 12:18

人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类

词向量”（词嵌入）是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。

博士僧小星·2024-02-07 12:17

学习好并用好大模型

大模型是个好东西，学好并用好益处多多~1.运用大模型服务我们的工作运用大模型服务于工作，可以从以下几个方面着手：知识管理与检索：利用大模型强大的自然语言处理能力，建立企业内部的知识库系统。

科学禅道·2024-02-07 10:05

如何利用chatgpt提升工作效率

ChatGPT是一种基于人工智能技术的自然语言处理模型，它可以进行自然语言生成、文本分类、机器翻译等任务。通过利用ChatGPT，可以提高工作效率，使得工作更加高效、智能和便捷。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:08

如何快速入门深度学习

深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:07

细拆Python爬虫代码，建设自己的GPT助手！

GPT时代-数据的重要性GPT是一种自然语言处理（NLP）算法，它通过处理和分析大量文本数据来自动生成具有连贯性和逻辑性的文本。

我是雷老师·2024-02-07 08:20

人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景

搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景，本文将介绍关于SKAttention注意力机制模型的搭建，SKAttention机制具有灵活性和通用性，可应用于计算机视觉、视频分析、自然语言处理

微学AI·2024-02-07 08:41

【自然语言处理】微调 Fine-Tuning 各种经典方法的概念汇总

【自然语言处理】微调Fine-Tuning各种经典方法的概念汇总前言请看此微调Fine-TuningSFT监督微调（SupervisedFine-Tuning）概念：监督学习，无监督学习，自监督学习，半监督学习

溢流眼泪·2024-02-07 07:11

飞桨自然语言处理框架 paddlenlp的 trainer

飞桨（PaddlePaddle）的NLP库PaddleNLP中的Trainer类是一个用于训练和评估模型的简单但功能完整的循环。它被优化用于与PaddleNLP一起使用。Trainer类简化了训练过程，提供了自动的批处理、模型保存、日志记录等特性。以下是Trainer类的主要参数和功能：模型：model：可以是一个预训练的模型或一个自定义的paddle.nn.Layer。如果使用自定义模型，它需要

路人与大师·2024-02-07 07:37

text-davinci 和ChatGPT3.5 区别

`text-davinci`适用于生成文本、回答问题、翻译和类似的自然语言处理任务。-`ChatGPT3.5`是在GPT

su317·2024-02-07 06:48

【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer

典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：模型配置：训练策略：评估指标：实验过程：数据预处理：模型训练：模型验证：实验结果与分析：4.关键代码实现5.总结：摘要：随着深度学习的发展，Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功

沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

NLP自然语言处理-第一章NLP基础

第一章NLP基础在本章你将学到NLP（自然语言处理）相关的基础知识。

Viterbi·2024-02-06 21:38

机器学习概述及流程

三、人工智能主要分支1、计算机视觉（CV）2、自然语言处理（NLP）：文本挖掘/分类、机器翻译、语音识别3、机器人四、机器学习工作流程简介从数据中自动分析获得模型，再利用模型对未知数据进行预测。

机智的冷露·2024-02-06 19:36

机器学习简要概述

机器学习+数据库=数据挖掘+工业应用=模式识别+图像处理=机器视觉+语音处理=语音识别+文本处理=自然语言处理二、数据集及模型数据集的划分：方法：

@Duang~·2024-02-06 19:03

大白话介绍循环神经网络

循环神经网络实质为递归式的网络，它在处理时序任务表现出优良的效果，毕竟递归本来就是一步套一步的向下进行，而自然语言处理任务中涉及的文本天然满足这种时序性，比如我们写字就是从左到右一步步来的鸭，刚接触深度学习的友友们

浅白Coder·2024-02-06 17:23

PyTorch（超详细）部署与激活举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

自然语言处理：机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理：语音识别、语音合成、说话人识别等。生

心安成长·2024-02-06 14:04

Redis面试题43

答：人工智能在未来将继续迎来许多可能的发展趋势，以下是一些可能的方向：更强大的算法和模型：人工智能算法和模型将不断改进和优化，为更复杂的数据和问题提供更强大的处理能力。

CrazyMax_zh·2024-02-06 13:17

[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）

[自然语言处理|NLP]文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）。

代码讲故事·2024-02-06 12:30

NLP_Bag-Of-Words(词袋模型)

文章目录词袋模型用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库2.给句子分词3.创建词汇表4.生成词袋表示5.计算余弦相似度6.可视化余弦相似度词袋模型小结词袋模型词袋模型是一种简单的文本表示方法，也是自然语言处理的一个经典模型

you_are_my_sunshine*·2024-02-06 10:48

利用Bert模型进行命名实体识别

自然语言的表示之所以之前自然语言处理的发展没有达到CV领域，很大一部分原因是很难把抽象的语言用准确的数学方式表示。

刘单纯·2024-02-06 08:36

自然语言处理 | (13)kenLM统计语言模型构建与应用

本篇博客中我们将学习如何使用KenLM工具构建统计语言模型，并使用它完成一个典型的'智能纠错'文本任务。目录1.实验准备2.训练数据3.训练语言模型4.模型压缩5.模型加载6.智能纠错1.实验准备安装依赖#安装依赖!aptinstalllibboost-all-dev!aptinstalllibbz2-dev!aptinstalllibeigen3-dev下载KenLM并编译#下载kenlm压缩包

CoreJT·2024-02-06 07:21

【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总

【NLP概念合集：一】预训练Pre-Training，微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）降维算法LSA潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis）降维算法LDA隐含狄利克雷分布（LatentDiri

溢流眼泪·2024-02-06 07:18

2024智慧城市新纪元：引领未来，重塑都市生活

通过高精度地图、实时数据分析和人工智能算法的结合，交通拥堵现象得到了有效缓解。自动驾驶汽

方案365·2024-02-06 07:46

深度学习驱动下的自然语言处理进展及其应用前景

文章目录每日一句正能量前言技术进步应用场景挑战与前景自然语言处理技术当前面临的挑战未来的发展趋势和前景伦理和社会影响实践经验后记每日一句正能量一个人若想拥有聪明才智，便需要不断地学习积累。

想你依然心痛·2024-02-06 07:46

【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型

共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python

Sonhhxg_柒·2024-02-06 07:15

Plus GPT API最有前途的应用领域

GPT-3API是由OpenAI开发的一种自然语言处理技术，它是当前最先进的语言模型之一。

橘子海_G·2024-02-06 05:45

深度学习系列57: 清华大模型MiniCPM上手

MiniCPM是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧大模型，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量1.上手对比测试mps比cpu大概快了9倍左右。

IE06·2024-02-06 02:53

自然语言处理中所有任务的概括

简介：自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于让计算机能够理解、解释、处理人类语言。

茫茫人海一粒沙·2024-02-06 02:04

今日arXiv最热NLP大模型论文：微软提出SliceGPT，删除25%模型参数，性能几乎无损

引言：探索大型语言模型的高效压缩方法随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的广泛应用，它们对计算和内存资源的巨大需求成为了一个不容忽视的问题。

夕小瑶·2024-02-06 01:56

自然语言处理中的深度学习

教材选用《动手学深度学习》，李沐等著；词嵌⼊（word2vec）⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（wordembedding）。近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。Word2vec⼯具包含了两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称CBOW）。跳字模型假设基于中⼼词来⽣成背景词，连续词

qiufeng1ye·2024-02-06 01:37

EMNLP 2023精选：Text-to-SQL任务的前沿进展（上篇）——正会论文解读

导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文

Q同学的nlp笔记·2024-02-05 21:49

Python-Flair 实现英文命名实体识别(NER)

Flair是由ZalandoResearch开发的一个简单的自然语言处理（NLP）库。Flair的框架直接构建在PyTorch上，PyTorch是最好的深度学习框架之一。

小小晓晓阳·2024-02-05 20:36

2022-04-03

自然语言处理实验演示-21.文本翻译从一种语言到另一种语言的文本翻译在各种网站中越来越普遍。我们可以通过各种工具库执行此操作。当然，大部分在线翻译引擎都会有次数或者收费等限制。

跨象乘云·2024-02-05 19:57

NLP自然语言处理

随着人工智能的飞速发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）已经成为了AI领域的一颗璀璨明珠。

AI论道·2024-02-05 17:59

经典论文介绍：GPT的由来，Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》是谷歌AI研究团队在2018年提出的一篇论文，作者提出了一种新的基于生成式预训练的自然语言处理方法

才能我浪费·2024-02-05 15:47

第七章朴素贝叶斯机器学习

朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途分类器，能在很多不同的情景下找到它的应用，例如垃圾邮件过滤、自然语言处理等

颜大哦·2024-02-05 14:32

LLaMA 模型和DeepSpeed 框架联系与使用

它设计用于理解和生成自然语言文本，支持多种语言，并且能够执行多种自然语言处理任务。LLaMA模型因其开源特性、优异的性能和广泛的适用性而受到关注。

samoyan·2024-02-05 13:28

清华系2B模型杀出，性能吊打LLaMA-13B

2月1日，面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源了系列端侧语言大模型MiniCPM，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。

智慧医疗探索者·2024-02-05 13:28

第二十二回横海郡柴进留宾景阳冈武松打虎-大模型ChatGLM2-6B新手速通

人工智能涵盖了多个领域，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。当前最流行的人

skywalk8163·2024-02-05 12:32

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）自然语言处理（NatureLanguageProcessing,NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够自动处理、理解和生成人类语言。

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 11:43

【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]

前言：这是用于自然语言处理中数据降维的一种方案。

明朝百晓生·2024-02-05 11:06

NLP入门系列—词嵌入 Word embedding

NLP入门系列—词嵌入Wordembedding2013年，Word2Vec横空出世，自然语言处理领域各项任务效果均得到极大提升。

不二人生·2024-02-05 10:54

自然语言处理从零到入门分词

自然语言处理从零到入门分词–Tokenization一、什么是分词？二、为什么要分词？

BlackStar_L·2024-02-05 09:24

【NLP入门教程】二、分词

分词（Tokenization）是自然语言处理的基本步骤之一，它将文本拆分成更小的组成部分，如单词、短语或符号等。这些拆分后的组成部分称为“词元”（Token）。

晨星同行·2024-02-05 09:21

人工智能：破局与创新的较量，谁将主宰未来？

这使得数据驱动的AI技术取得了突破性进展，尤其是在计算机视觉、自然语言处理等领域。1.2深度学习与神经网络的创新深度学习作为AI的核心技术之一，其基于神经网络的算法在近年来得到了快速发展。

猫之角·2024-02-05 09:14

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（1）计算机视觉

人工智能的三大基础应用领域是，自然语言处理，语音识别，计算机视觉。

giszz·2024-02-05 08:20

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（3）自然语言处理

今天来梳理自然语言处理的相关内容。