天池nlp

基于机器学习的心电图诊断识别

人工智能导论心电数据预处理基于机器学习的心电图诊断识别基于集成学习的心电图诊断识别实验报告，实验截图，截图内容是自己程序执行后的输出人工智能领域主要包括计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、跨媒体分析推理
未晞~·2024-01-21 08:06

深度学习(3)--递归神经网络(RNN)和词向量模型Word2Vec

CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。
GodFishhh·2024-01-21 07:46

ChatGLM vs ChatGPT

所有的NLP大模型都是transformer结构1.Maskattention的策略不同2.训练任务目标不同国内大模型nb公司：百度、清华智谱一、主流大模型粉色：Encoder-only。
南宫凝忆·2024-01-21 06:17

NLP学习（1）

一NER任务的认识参考：https://www.6aiq.com/article/15938787526711.Overiew/Introduction文本数据结构化是NLP最有价值的任务。
Tang_Genie·2024-01-21 06:22

NLP自然语言处理介绍

自然语言处理（NLP，NaturalLanguageProcessing）是一门涉及计算机与人类语言之间交互的学科。它的目标是使计算机能够理解和生成人类语言，从而更好地处理和解析大量的文本数据。
Dxy1239310216·2024-01-21 06:37

2022-10-07读《应科目时与人书》——看韩愈委婉求人的艺术

应科目(1)时与人书韩愈月日愈再拜(2)：天池之滨，大江之濆(3)，曰有怪物焉（韩愈自
Thinker·2024-01-21 03:14

小荷尖尖

问：在第几天池塘中的荷花开了一半？很多人都会很肯定的回答是第15天，对吗？错！是第29天。这就是著名的荷花定律，也叫30天定律。
肖楠语·2024-01-21 03:45

荷花定律，微习惯，告诉我们坚持就是胜利

如果到第30天，荷花就开满了整个池塘，那么请问：在第几天池塘中的荷花开了一半？第15天？错！是第29天。这就是著名的荷花定律，也叫30天定律。
玉谦先生·2024-01-21 02:05

旅程1

2018年7月20日带着疑问与未知去到上海开始学习NLP专业执行师(教师公益版)第一阶段。临行前一晚收拾好行李，只告诉老公与子我的行程。告诉妈妈去福州学习几天。在动车站候车厅等车时接到妈妈的电话！
铵娜·2024-01-20 23:35

3D点云深度学习处理的基本概念

在NLP（自然语言处理）任务中，常使用损失函数是交叉墒损失函数。4.反向传播：利用误差更新权重矩阵。通过链式法则（ChainRule）计算损失函数相对于权重矩阵的
长安海·2024-01-20 23:24

2020-02-08

香港NLP之父，徐志忠神父说：前提假设是NLP
86e51c240814·2024-01-20 22:06

【NLP】灵魂提问：自然语言处理（NLP）技术是什么？

自然语言处理（NLP）技术是一种让计算机能够理解和处理人类语言的技术。它可以应用于多个领域，包括自动翻译、语音识别、情感分析、问答系统等。
HackPig520·2024-01-20 22:27

Nlp12条前提假设

NLP12条前提假设详细解析1、没有两个人是一样的①没有两个人的人生经验会完全一样，所以没有两个人的信念价值观和规条会是一样。
爱_aa63·2024-01-20 22:47

自然语言处理N天-Day0501词袋和词向量模型

第五课文本可视化技巧算是进入正题了，NLP重要的一个环节，构建词向量模型，在这里使用到了Gensim库，安装方式很简单pipinstallgensim词袋模型BOW词袋将文本看作一个无序的词汇集合，忽略语法和单词顺序
我的昵称违规了·2024-01-20 21:39

根据PID杀掉进程

1.找到对应的进程通过端口查找lsof-i:端口号netstat-tunlp|grep端口lsof-i:9500netstat-tunlp|grep95002.根据对应的PID杀掉进程killPID
zhyke·2024-01-20 21:15

心灵的移动

遇到了梁老师，了解了NLP的相关信息，再次看到了优秀的NLP的代言，我再次确认了学习NLP的正确性和紧迫性！我选择听从心灵的移动，规划好成为家庭教育指导师的每一步，天会助我。
行者无疆颂·2024-01-20 19:23

学习成长历程—20190221

三、三个赞美1、辞职后第一天开始做自己喜欢的事，收到若干个来自原同事的关怀，内心满满的感动，谢谢亲们的祝福，感恩不尽；2、感恩灵性美丽的灵魂工程师海燕老师，发心架起老师、家长、学生与NLP太原平台之间的桥梁
让世界因我的存在而更加美好·2024-01-20 18:46

NLP深入学习（二）：nltk 工具包介绍

使用示例2.句子和单词标记化（tokenization）3.移除停用词（Stopwords）4.词干提取5.词性标注6.命名实体识别7.理解同义词集8.频率分布9.情绪分析10.参考0.引言前情提要：《NLP
Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（一）：jieba 工具包介绍

文章目录1.jieba介绍2.分词3.添加自定义词典3.1添加词典3.2调整词典4.关键词提取4.1基于TF-IDF算法的关键词抽取4.2基于TextRank算法的关键词抽取5.词性标注6.参考1.jieba介绍jieba（结巴）是一款用于中文文本处理的开源分词工具。它是基于Python编写的，具有简单易用、高效准确的特点，成为处理中文文本分词任务中常用的工具之一。jieba的github点击这里
Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（三）：TF-IDF 详解以及文本分类/聚类用法

文章目录0.引言1.什么是TF-IDF2.TF-IDF作用3.Python使用3.1计算tf-idf的值3.2文本分类3.3文本聚类4.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍
Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（四）：贝叶斯算法详解及分类/拼写检查用法

文章目录0.引言1.什么是贝叶斯定理2.贝叶斯常见实用场景3.贝叶斯用于垃圾邮件分类4.基于贝叶斯算法实现拼写检查器5.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习
Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（五）：HMM 详解及字母识别/天气预测用法

文章目录0.引言1.什么是HMM2.HMM的例子2.1字母序列识别2.2天气预测3.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP
Smaller、FL·2024-01-20 18:57

冰山模型的思考延展

素质分为7层，如下：图1图2冰山模型与逻辑层次之间的关系与之关联的教练领域的逻辑层次，由美国的NLP大师罗伯特-迪尔茨提出，他相信“情绪影响生理，想法影响情绪，从底层的环境层次-行为层次-资源层次-信念价值层次
大林89·2024-01-20 17:06

【NPL】自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的发展简述

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。发展线路自然语言处理（Natura
全栈小5·2024-01-20 17:09

DataWhale组队学习之知识图谱task04

参考datawhale开源组织:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/KnowledgeGraph_Basic/
YANJINING·2024-01-20 16:28

NLP分享 | 我更深入地了解自己

五一劳动节用两天12个小时的时间听了黄启团导师《人性说明书》在线课程。过去的多年，一直忙于企业运营管理，鲜有时间与机会接触管理以外的课程学习。我是以旁听者身份投入这个课程的学习，所以学习前没有太高的期望，只是想陪着太太共同做一件事。两天12个小时，好久没有能如此专注，犹如一个饥渴的人突然间得到可口的食物。导师将记忆中那些晦涩难懂的心理学概念，用一个个生动的故事让它们无声的进入我的心田，变得好接地气
心理学传播者·2024-01-20 16:31

【文本到上下文 #2】：NLP 的数据预处理步骤

一、说明欢迎阅读此文，NLP爱好者！当我们继续探索自然语言处理(NLP)的广阔前景时，我们已经在最初的博客中探讨了它的历史、应用和挑战。今天，我们更深入地探讨NLP的核心——数据预处理的复杂世界。
无水先生·2024-01-20 15:08

利用预训练模型SKEP进行情感分析

同时演示如何使用情感分析预训练模型SKEP完成以上两种任务，详细介绍预训练模型SKEP及其在PaddleNLP的使用
伪_装·2024-01-20 15:12

PaddleNLP评论观点抽取和属性级情感分析

项目地址：PaddleNLP评论观点抽取和属性级情感分析-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，其广泛应用于消费决策、舆情分析
伪_装·2024-01-20 14:41

Kimichat使用案例：将一大片无序文本内容整理成有序的Excel表格

月之暗面由清华大学交叉信息学院、智源青年科学家杨植麟教授领衔，其在过去五年内的NLP领域华人学者引用排名中位居前10，并在40岁以下排名第一。
AIGCTribe·2024-01-20 14:24

爱的力量

带孩子在贵和儿童城玩时，你以内化的NLP方式表扬孩子:你是
为爱分享·2024-01-20 11:06

情感分析Baseline快速实现

具体的原理和分析请参考『NLP打卡营』实践课5：文本情感分析。
伪_装·2024-01-20 11:41

neural network basics2-4

CNN卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNNs）CNN一般都是出现在图像领域，一开始出现是应用在计算机视觉领域里，但由于它结构特殊性，它也可以应用于NLP领域，例如在性态分类关系分类中有很好的应用
ringthebell·2024-01-20 09:37

NLP Basics1-1

whyisNLPimportant?
ringthebell·2024-01-20 09:06

一文极速了解【自注意力机制】

2017年的“Attentionisallyouneed”一文提出了Transformer模型，去掉RNN，只保留注意力，性能吊打所有机器翻译模型，是NLP发展的一个里程碑。
全栈O-Jay·2024-01-20 06:28

开创性论文Attention Is All You Need 注意力机制（Attention Mechanism） Transformer模型

“AttentionIsAllYouNeed”是一篇在2017年由谷歌的研究员发布的开创性论文，标志着自然语言处理（NLP）和机器学习领域的一个重要转折点。
小黄人软件·2024-01-20 06:08

基于 Transformer 的 NLP 智能对话机器人实战课程（大纲1-10章）

GiteeTransformer101Q标签:Transformer,注意力机制,Attention机制,Transfomer课程,Transformer架构,Transformer模型,对话机器人,NLP
孙庚辛·2024-01-20 00:09

【话题】自然语言处理的发展

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。技术进步近年来，NLP领域出现了许多重要的技术突破。其中最重要的一项是深度学习的应用。
RisunJan·2024-01-19 23:39

通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要

原文：通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要|AGI|LLM|GPT|NLP|模型|技术|数据|-健康界ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。
javastart·2024-01-19 19:43

深度了解Transformer【1】

哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。本文采取逐一的介绍论文里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。论文下载：A
小菜学AI·2024-01-19 19:31

NLP | 自然语言处理经典seq2seq网络BERT详解及代码

2019论文：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingBERT：用于语言理解的深度双向变换器的预训练论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.048051.BERT概述BERT是Transformers双向编码器表示的缩写，是一种用于自然语言处理的机器学习(ML)模型。它由
夏天｜여름이다·2024-01-19 17:54

机器学习与ML.NET–NLP与BERT

目录1.先决条件2.理解Transformers架构3.BERT直觉4.ONNX模型5.使用ML.NET实现5.1数据模型5.2训练该训练类是相当简单，它只有一个方法BuildAndTrain它使用的路径，预先训练的模式。5.3预测器5.4助手和扩展5.4分词器5.5BERT预测方法进行几个步骤。让我们更详细地探索它。5.5Program结论到目前为止，在我们的ML.NET之旅中，我们专注于计算机
寒冰屋·2024-01-19 17:21

【 文本到上下文 #4】NLP 与 ML

一、说明欢迎回到我们的NLP博客系列！当我们进入第四部分时，焦点转移到机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）之间的动态相互作用上。
无水先生·2024-01-19 17:17

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究

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.文献综述2.1总结方法三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果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细粒度分析五总结思考前言PerformanceStudyonExtractiveTextSummarizationUsing
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 03 带有语义附加奖励的强化抽象文本摘要

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总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果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细粒度分析五总结思考前言ReinforcedAbstractiveTextSummarizationWithSemanticAddedRe
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS MAPGN：用于序列到序列预训练的掩码指针生成器网络

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.前提三.本文方法四实验效果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细粒度分析五总结思考前言MAPGN:MASKEDPOINTER-GENERATORNETWORKFORSEQUENCE-TO-SEQUENCEPRE-TRAINING（21）0、论文摘要本文提出了一种
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:39

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。
Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

【人工智能】之深入了解嵌入模型中的 Token：NLP 中的语义之旅(1)

自然语言处理（NLP）领域的发展在很大程度上受到了嵌入模型的推动。嵌入模型通过将文本中的每个token转换为向量表示，为计算机理解语言提供了强大的工具。
魔道不误砍柴功·2024-01-19 17:37

NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要

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.文本摘要的文献综述和分类2.1文本摘要分类2.2以前的作品三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果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细粒度分析五总结思考前言Opiniontextssummarizationbasedon
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:37

机器学习100天-Day8Tensorflow新手教程3（实现线性支持向量机（Linear SVM））

首页.jpg看了几天AllenNLP，头疼，今天就不更NLP了，把之前的坑填一点。这篇算是对Tensorflow一个比较好的拆分，当时写的时候也查了一些资料。
我的昵称违规了·2024-01-19 16:22
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