数据挖掘自然语言处理第13页

自然语言处理——6.3 HMM之前向算法

解决问题1：快速计算观察序列概率给定模型和观察序列，快速计算：1.基本方法对于给定的状态序列,?困难如果模型有个不同的状态，时间长度为，那么有个可能的状态序列，搜索路径成指数级组合爆炸。2.解决方法：动态规——前向算法(Theforwardprocedure)1）基本思想：定义前向变量如果可以高效地计算，就可以高效地求得。因为是在到达状态时观察到序列的概率(所有可能的概率之和)：动态规划计算：在时

SpareNoEfforts·2024-02-04 01:37

LLM大模型

LLM模型是一种用于自然语言处理的语言模型，它是基于预训练的深度学习模型。LLM代表"LanguageLearningModel"，它的目标是通过大规模的文本数据来学习语言的表示和语义理解。

程序小勇·2024-02-03 22:05

《机器学习与数据挖掘》学习笔记（二）-续

沿着PAC学习理论，讨论有限假设空间的样本复杂度，并用Hoeffding不等式来界定概率边界。假设空间的样本复杂度PAC可学习性很大程度上由所需的训练样本数量决定。随着问题规模的增长所带来的所需训练样本的增长称为学习问题的样本复杂度（samplecomplexity）。在多数实际问题中，最限制学习器成功的因素是有限的可用的训练数据。我们通常都喜欢能与训练数据拟合程度更高的假设，当一个学习器在可能时

产品扫地僧·2024-02-03 21:22

2021-04-12

##目录[1.新手上路](#1-新手上路)-[1.1自然语言与编程语言的比较](#11-自然语言与编程语言的比较)-[1.2自然语言处理的层次](#12-自然语言处理的层次)-[1.3自然语言处理的流派

零一安·2024-02-03 20:43

【文本到上下文 #8】NLP中的变形金刚：解码游戏规则改变者

一、说明欢迎来到我们对不断发展的自然语言处理（NLP）领域的探索的第8章。在本期中，我们将重点介绍一项重塑NLP格局的突破性创新：Transformers。

无水先生·2024-02-03 20:22

SPSS 27 下载安装教程，保姆级教程，小白也能轻松搞的，附安装包

前言IBMSPSSStatistics简称为SPSS，是全球领先的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案，提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能

石用软件·2024-02-03 20:20

【自然语言处理】P3 spaCy 与 NLTK（分词、词形还原与词干提取）以及 Porter 和 Snowball

目录准备工作spaCyNLTK文本分词spaCyNLTK词形还原spaCyNLTK词干提取PorterSnowballstemmers在自然语言处理（NLP）中，文本分词是将文本拆分为单词或词组的过程，

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 20:17

Transformer在GNN的前沿综述

1介绍Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色，但在图级预测中表现不佳。

数据派THU·2024-02-03 19:46

最简数据挖掘|房租价格预测

目录一、数据介绍二、数据统计分析1、数据基本统计2、数据缺失统计3、特征分布统计4、相关系数矩阵三、回归模型划重点少走10年弯路一、数据介绍数据源自最简数据挖掘系列，内容包括位置、出租方式、卧室/客厅/

Python风控模型与数据分析·2024-02-03 19:03

[Python] 如何使用scikit-learn的preprocessing和impute模块进行数据预处理（数据无量纲化，缺失值填充，对分类型特征编码与哑变量，对连续型特征进行二值化与分段）

数据挖掘的五大流程获取数据从各种来源收集数据，包括但不限于数据库、数据仓库、互联网、传感器、社交媒体等。获取数据的方式可以通过数据抓取、数据爬取、数据采集工具等方法进行。

老狼IT工作室·2024-02-03 18:16

ChatGPT: 人工智能技术的崭新应用

而ChatGPT（GenerativePre-trainedTransformer）则是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它已经成为了人工智能技术领域的热门话题。本文将

久邦科技·2024-02-03 17:39

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

此外，随着各种机器学习和数据挖掘工具在量化交易中的应用越来越广泛，许多交易公司已经提取了越来越多的特征（也称为因子factors）。因此，如何自动选择有效特征成为一个迫在眉睫的问题。

tzc_fly·2024-02-03 16:57

云微呼AI外呼技术：智能化营销的未来趋势

AI外呼技术结合了语音识别、自然语言处理和大数据分析等先进技术，为企业提供了更高效、更个性化的客户沟通解决方案。本文将探讨AI外呼技术的发展趋势、优势以及对营销领域的影响。

云微呼·2024-02-03 15:45

云微呼AI外呼：数字时代营销的智能引擎

AI外呼技术利用人工智能技术，通过语音识别、自然语言处理等技术手段，实现了自动化的电话拨打和信息传递，为企业提供了高效、个性化的客户沟通解决方案。

云微呼·2024-02-03 15:45

基于数据挖掘的微博事件分析与可视化大屏分析系统

设计原理，是指一个系统的设计由来，其将需求合理拆解成功能，抽象的描述系统的模块，以模块下的功能。功能模块化后，变成可组合、可拆解的单元，在设计时，会将所有信息分解存储在各个表中，界面不会显示所有定义的字段。在设计时，会有几大要求，抽象、模块化、信息隐藏、耦合低、内聚等特性，本系统的设计也符合以上几大特性。制作和显示流程都属于程序员需要分析研究的一部分。每个模块都是相对独立的，系统前台不显示账号操作

QQ_402205496·2024-02-03 14:30

自然语言处理——5.2 语言模型（参数估计）

两个重要概念：训练语料(trainingdata)：用于建立模型，确定模型参数的已知语料。最大似然估计(maximumlikelihoodEvaluation,MLE):用相对频率计算概率的方法。最大似然估计求法对于n-gram，参数可由最大似然估计求得：其中，是历史串在给定语料中出现的次数，即,不管是什么。是在给定的条件下出现的相对频度，分子为与同出现的次数。举例例如，给定训练语料：“Johnr

SpareNoEfforts·2024-02-03 13:28

【自然语言处理】P1 对文本编码（One-Hot 与 TF-IDF）

目录独热表示（One-hot）TF-IDF此外对文本编码，目标是将自然语言文本表示为向量，从而便于继续处理和分析文本数据。三种常用对文本编码方法如下：独热表示（One-hot）独热表示（One-hotencoding）将句子中的每个单词转换为一个固定长度的二进制向量，其中每个向量表示句子中单词的独热编码。这个过程通常包括建立词库、独热编码两个步骤：#以这两个句子建立独热表示：Timefliesli

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 13:32

自然语言处理（NLP）—— Dialogflow ES聊天机器人

1.背景介绍这个实验室的目标是让你了解并使用Google的Dialogflow服务。Dialogflow是一个可以让你创建聊天机器人的服务，这个过程不需要或者只需要很少的编程技能。1.1账号的创建为了完成这个实验室，你需要在以下网站上创建账号：1.1DialogflowDialogflow:www.dialogflow.com（如果你有Google账号，可以直接使用它登录）；1.2ngrokngr

思诺学长·2024-02-03 12:13

NLP_NLP技术的演进史

从这里我们可以看出，AI最早的愿景与自然语言处理息息相关。NLP问题是AI从诞生之日起就亟须解决的主要问题。基于规则:在随后的数十年中，人们尝试通过基于语法和语义规则的方法来解决NLP问题。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:06

自然语言nlp学习五

6-10文本生成--介绍_哔哩哔哩_bilibili在自然语言处理（NLP,NaturalLanguageProcessing）领域，“sequence”通常是指一个有序的数据集合，它由一系列元素按照特定顺序排列而成

wangqiaowq·2024-02-03 10:05

大模型应用开发-实用开源项目汇总

写代码的中青年·2024-02-03 09:32

【马来西亚站 | SPIE独立出版，ISSN: 0277-786X | 往届均已ei检索】诚邀投稿参会

第三届电子信息工程与数据处理国际学术会议（EIEDP2024）可点击投稿/参会/了解会议详情重要信息时间地点：2024年3月15-17日马来西亚·吉隆坡征稿主题：算法、计算机视觉、人工智能、图像处理、信号处理、数据挖掘等相关主题提交检索

AEIC学术交流中心—李老师·2024-02-03 08:56

大数据是什么？华为云学院带你探索大数据之旅

自上世纪九十年代至本世纪初，随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识的管理技术也开始得

舒意从生·2024-02-03 08:53

机器学习入门-----sklearn

目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题；目标值是连续的数值的话叫做回归问题；统称监督学习；另一类是无监督学习，这一类的数据集没有目标值，典型：聚类；做什么可以进行传统预测、图像识别、自然语言处理传统预测店铺销量预测

辣椒酱.·2024-02-03 07:30

灵伴科技（Rokid）借助 Knative 实现 AI 应用云原生 Serverless 化

公司通过语音识别、自然语言处理、计算机视觉、光学显示、芯片平台、硬件设计等多领域研究，将前沿的Al和AR技术与行业应用相结合，为不同垂直领域的客户提供

阿里云云原生·2024-02-03 07:29

【自然语言处理】P2 PyTorch 基础 - 张量

目录安装PyTorch张量创建张量操作张量索引、切片、联合操作CUDA张量本系列博文我们将使用PyTorch来实现深度学习模型等。PyTorch是一个开源的、社区驱动的深度学习框架。拥有强大的工具和库生态系统，包含TorchVision（用于图像处理）、TorchText（用于文本处理）、TorchAudio（用于音频处理）等。安装PyTorch网址：https://pytorch.org/根据系

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 07:45

中国文化之光：微博数据的探索与可视化分析

然后，gensim也加入了，它擅长于自然语言处理，就像是让数据说话的魔术师。接着，咱们用了simple_preprocess，这个就像是个文本切

八块腹肌的小胖·2024-02-03 04:10

Open Assistant 真的可以平替拆GPT吗

它提供了一组用于处理自然语言处理、意图识别和对话管理的预构建组件，以及用于训练和部署模型的工具。OpenAssistant的一个主要优点是它的灵活性。它可以

一号专家智囊团·2024-02-03 04:16

探索自然语言处理在改善搜索引擎、语音助手和机器翻译中的应用

前言自然语言处理（NLP）是人工智能领域中与人类语言相关的重要研究方向，随着深度学习和大数据技术的不断进步，NLP在近年来取得了令人瞩目的进展。

想你依然心痛·2024-02-03 02:28

自然语言处理（02/10）：自然语言处理任务和应用程序

一、描述在广阔的人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个迷人而充满活力的领域。NLP弥合了计算机和人类语言之间的鸿沟，使机器能够理解、解释和生成类似人类的文本。

无水先生·2024-02-02 22:49

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个

懒猫gg·2024-02-02 22:19

OpenAI开放新功能，可通过@一键调用任意GPTs

作为人工智能领域的重要成果之一，OpenAI的GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型在自然语言处理方面取得了巨大的突破。

庄泽峰·2024-02-02 22:13

开放式人工智能：聚焦OpenAI的发展历程

的里程碑事件研究成果及突破组织结构与模式的转变与微软的合作OpenAI的主要产品与技术GPT系列GPT-1GPT-2GPT-3GPT-3.5GPT-4GPT-4的创新及其对人工智能应用的潜在影响更高效的自然语言处理多模态学习平台智能数据分析个性化医疗和

kadog·2024-02-02 21:11

计算机毕业设计基于SpringBoot的车辆违章信息管理系统的设计与实现 Java实战项目附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。

IT学长编程·2024-02-02 21:08

计算机毕业设计基于SpringBoot的城市垃圾分类管理系统的设计与实现 Java实战项目附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。

IT学长编程·2024-02-02 21:05

Dust | 糖·2024-02-02 20:37

Python 深度学习实战：聊天机器人

1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到神经网络、机器学习、数据挖掘等多个领域知识。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来进行数据的处理和分析，从而实现对复杂问题的解决。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:47

回归统计在 echarts 中的实现

接下来我们看看回归算法如何把数据分析与echarts图表结合的.这里我们需要借助echarts的一个扩展库:echarts-stat.jsecStat是ECharts的统计和数据挖掘工具。

贵在随心·2024-02-02 20:20

卷积神经网络

领域：在图像领域，NLP领域的文本分类、软件工程的数据挖掘中软件缺陷预测等问题上获得较优的效果卷积神经网络是一种层次模型，输入为元素数据：RGB图像，原始音频数据主要运算：1.卷积convonlution2

冉然_7236·2024-02-02 19:15

码多多ChatAI智能聊天系统：打造智能营销

产品介绍:码多多ChatAI智能聊天系统是一款基于人工智能技术的聊天机器人，具备自然语言处理、情感识别和多轮对话能力。

什么软件好·2024-02-02 18:28

基于Transformer结构的扩散模型综述

这一类模型，如GPT系列，以其强大的语言理解和生成能力，成功地应用于自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域。扩散模型通常使用一个基于卷积的

张小殊.·2024-02-02 17:14

一文读懂大语言模型

随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）成为了热门的研究领域之一。

virtaitech·2024-02-02 16:20

使用 PyTorch 构建 NLP 聊天机器人

查看JavaScript中的自然语言处理（NLP）（系列）二、设置Python环境我们首先需要一个环境来运行我们的聊天机器人代码。本指南使用Python

无水先生·2024-02-02 16:09

记-数据挖掘-数据挖掘概述认识

数据挖掘概述数据挖掘概念随着爆炸性的数据增长，我们拥有丰富大量的数据，但却不足以提供有用的信息。我们亟需一些工具帮助我们从海量数据中提取有用的信息。

Andrew0000·2024-02-02 16:42

新书速览|Python数据科学应用从入门到精通

数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模等已成为高校师生和职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。

全栈开发圈·2024-02-02 12:47

数据挖掘——考试复习

数据挖掘——考试复习考点填空欧几里得距离余弦相似度简单匹配系数Jaccard系数数据集的ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类

hzx99·2024-02-02 11:02

为什么说2023年是AI元年

首先，AI技术在计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大的进展，使得机器能够更准确地理解人类语言和图像，从而更好地为人类提供服务。例如，AI图像和语音识别技术的广泛应用，使得人们可以更加便

卢卡上学·2024-02-02 11:28

【读点论文】A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding

通过深度学习的发展，自然语言处理和计算机视觉领域已经取得了巨大的进步，这些方法已经开始融入当代文档理解系统。在这篇调查论文中，我们回顾

羞儿·2024-02-02 09:39

深度学习的新前沿：突破、应用与挑战

作为模仿人脑结构和功能的强大工具，深度神经网络在图像识别、自然语言处理、医学诊断等多个领域取得了显著成就。但是，随着技术的不断推进，深度学习也在不断地进化和扩展其能力边界。

尘中928·2024-02-02 09:08

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

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·2024-02-02 09:07

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