数据挖掘自然语言处理第15页

创建Transformer编码器和多头注意力层 | 一篇文章就可以讲明白

引言如今，计算自然语言处理（NLP）是一个迅速发展的领域，其中计算力量与语言学相结合。其中语言学的一部分主要归功于约翰·鲁珀特·弗斯的分布语义理论。

小北的北·2024-01-31 20:55

泛谈一下数字化技能的学习，SPSS、Stata还是Python？技术、业务+表达、展现！

很多学生在本科或专科上学时代学过统计学、计量经济学、机器学习、数据分析、统计分析、数据挖掘、量化建模等一门或多门课程，至少也学过概率论、数理统计、线性代数、微积分等课程，其实就已经具备了相对较好的数据分析基础

数据科学作家·2024-01-31 17:49

人工智能是哪个专业

该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。目前，人工智能专业在部分高校中被归类到计算机科学与技术或电子与计算机工

金鸣识别·2024-01-31 16:24

中国新经济行业年度巅峰榜重磅揭晓，企企通荣膺「2023年中国企业服务年度企业」

近日，由全球新经济第三方数据挖掘和分析机构艾媒咨询（iiMediaResearch）举办了“艾媒新消费盛典暨2024年中国消费趋势高峰论坛”，大会隆重揭晓“2023年（第八届）中国新经济行业年度巅峰榜”

企企通·2024-01-31 15:34

股票量化因子学习

最近在看《量化投资数据挖掘技术与实践（MATLAB版）》。学习了其中的常见的股票衍生变量，并且利用WIND金融数据终端的matlab借口windmatlab导出一些数据进行了一个简单的学习。特此记录。

zmjames2000·2024-01-31 15:21

一篇文章预览数据挖掘比赛入门

很多学习机器学习的同学来参加数据挖掘比赛,发现数据挖掘比赛和自己学过的机器学习理论完全不一致.所以,我决定写一篇入门文章给那些新人。

MycountryMyhome·2024-01-31 15:10

AI特训一：为什么要学习AI

AI利用机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，能够分析大量的数据、识别模式、做出决策和预测AI有哪些强大之处·处理大量数据：AI能够处理和分析大规模数据，挖掘数据中的模式和洞察，从中获取有价值的信息和知识

我不是费圆·2024-01-31 14:14

如何通过 API 将大语言模型集成到自己的应用程序中

在现代应用程序开发中，利用强大的大语言模型为应用程序增加智能和自然语言处理能力已经成为一种趋势。

云长歌·2024-01-31 12:38

使用Linux服务器的详细方法：进行文件上传下载以及使用服务器运行python程序

使用Linux服务器（Mac版）一.连接Linux服务器二.本地文件与服务器文件交互三、在服务器上运行python代码一.连接Linux服务器本辣鸡小白，现在读研一，做的是数据挖掘方向，而之前从未有过接触服务器甚至连

睡不醒的小胖子·2024-01-31 11:16

图对比1：GCC

受自然语言处理和计算机视觉在预训练方面的最新进展的启发，我们设计了一个自监督图神经网络预训

Valar_Morghulis·2024-01-31 10:27

2019-07-26 得到大学电话面试准备内容（自带吹水）

自我介绍三句话古典程序员出身，经历传统软件行业、网络游戏行业，因好奇人类心理的神秘，加上数据挖掘的专长转型用户研究，进而成为游戏制作人；担当3款网络游戏的制作，均以失败告终，心灰意冷之际遇到“罗辑思维”

拾柒個瞬间·2024-01-31 09:21

图卷积网络（Graph Convolution Network，GCN）

图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破，比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域得到了非常广泛的应用。图神经

唯余木叶下弦声·2024-01-31 09:04

PPI 分析

在进行数据挖掘的时候往往会得到很多的差异表达的基因，当你对着一堆基因毫无头绪时，此时PPI数据库对你的数据挖掘起了很大的助攻作用。

斗战胜佛oh·2024-01-31 08:54

隐马尔可夫模型系列——（六）总结与展望

一、总结：隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是一种用于建模序列数据的统计模型，在语音识别、自然语言处理、金融领域等多个领域都有广泛的应用。

飞影铠甲·2024-01-31 08:05

生成式AI与大模型核心技术开发与应用研修班

如何调用大模型开展自然语言处理、图像处理、文本识别的技术，成为目前人工智能领域人才的迫切需求。为帮助大家掌握大模型调用、

人工智能技术与咨询·2024-01-31 08:37

《自然语言与语音处理设计开发工程师》中级

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。

人工智能技术与咨询·2024-01-31 08:37

自然语言处理的就业前景

国家发展大势所趋，促进各行各业智能化、数字化转型，而计算机自然语言处理是一个快速发展的领域，随着人工智能技术的不断发展和应用，对自然语言处理的需求也越来越大。因此，计算机自然语言处理的就业前景非常好。

人工智能技术与咨询·2024-01-31 07:29

【EI会议征稿通知】2024年模型、自然语言处理与机器学习国际学术会议（CMNM 2024）

2024年模型、自然语言处理与机器学习国际学术会议（CMNM2024）2024InternationalConferenceonModeling,NaturalLanguageProcessingandMachineLearning

搞科研的小刘选手·2024-01-31 07:38

chatgpt对接微信｜chatgpt如何接入微信

ChatGPT，作为一种自然语言处理技术的代表之一，已经在多个领域中展现出了强大的应用价值。微信，则是一种广泛使用的通讯工具，为用户提供了诸多丰富、便捷的服务。

红匣子实力推荐·2024-01-31 07:08

伯克利&DeepMind联合研究，RaLMSpec让检索增强LLM速度提升2-7倍！

引言：知识密集型NLP任务中的挑战与RaLM的潜力在知识密集型自然语言处理（NLP）任务中，传统的大语言模型面临着将海量知识编码进全参数化模型的巨大挑战。

AI知识图谱大本营·2024-01-31 02:20

Python实现OCR大批量识别图片文字，并将文字保存到txt文档中，文末源码直接拿！

OCR技术可以将印刷体文字转化为可编辑的文本格式，从而方便进行文本分析、数据挖掘等操作。Python作为一种简洁、易用的编程语言，提供了丰富的图像处理和机器学习库，使得实现图像文字识别变得简单而高效。

认真写程序的强哥·2024-01-31 01:27

特征选择综述论文阅读笔记

当数据挖掘和机器学习算法应用于高维数据时，一个关键问题被称为维数诅咒：数据在高维空间中变得更加稀疏，对为低维空间设计的算法产生不利影响的现象。

wyn20001128·2024-01-31 01:23

Jittor 深度学习框架入门（pytorch转换）、对比

1.PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

竹篓有个天·2024-01-30 23:57

chatgpt怎么对接

ChatGPT是一种强大的自然语言处理模型，它可以用于构建智能聊天机器人和其他自然语言处理应用。但是，要使用ChatGPT，需要进行对接和集成。

红匣子实力推荐·2024-01-30 22:12

数据挖掘之聚类

聚类一、聚类综述聚类分析提供由个别数据对象到数据对象所指派到簇的抽象。此外，一些聚类技术使用簇原型（即代表簇中其他对象的数据对象）来刻画簇的特征。聚类分析是研究发现最具有代表性的簇原型的技术。回归和PCA的时间复杂度都是O(m2)。注意：簇的定义是不精确的，而最好的定义依赖于数据的特征和期望的结果。聚类分析与其他将数据对象分组的技术有关。监督学习（也叫监督分类或分类）：使用一个由类标号已知的对象开

风雪夜归子·2024-01-30 22:54

山东大学信息检索与数据挖掘期末2023.2

山东大学计算机科学与技术学院提示：有1~2道题忘了，但影响不大第一部分信息检索画倒排表根据倒排表写ANDORNOT的结果写xORy的伪代码最坏情况下复杂度IDF的定义IDF的公式IDF为什么是有限的IDF的最大值最小值IDF与停用词的关系给出一个查询的前20个结果共10000个文档8个标准答案求AP给出前20个结果共10000个文档8个标准答案求AP的可能范围（最大值最小值）BM25中参数k1和b

千寒·2024-01-30 22:54

信息检索与数据挖掘 | （十二）聚类

文章目录聚类KMeans层次聚类层次聚类概述dendrogram-树状图linkages-衡量两个类之间的距离Lance-Williams算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义：聚类是一种无监督学习，样本没有标签，将一群样本划分到一个类中，使得：最大化类间距，最小化类内距离测量指标：四种聚类：基于质心的聚类，使用中心表示该簇（K-means，K-medoids）基于链接的聚类：层次聚类

啦啦右一·2024-01-30 22:52

信息检索及数据挖掘必备知识总结

信息检索和网络数据领域（WWW,SIGIR,CIKM,WSDM,ACL,EMNLP等）的论文中常用的模型和技术总结引子：对于这个领域的博士生来说，看懂论文是入行了解大家在做什么的研究基础，通常我们会去看一本书。看一本书固然是好，但是有一个很大的缺点：一本书本身自成体系，所以包含太多东西，很多内容看了，但是实际上却用不到。这虽然不能说是一种浪费，但是却没有把有限力气花在刀口上。我所处的领域是关于网络

Towan·2024-01-30 22:52

基于PCA算法的人脸识别介绍

【嵌牛鼻子】数据降维人脸识别数据挖掘

Clearlovekui9·2024-01-30 20:54

SPSS保姆式安装教程，超详细，附安装链接

SPSS最初由IBM公司推出，用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。其统计分析过程涵盖描述性统计、均值比较、

juechen333·2024-01-30 20:06

ChatGPT发展至今的一些宏观想法！

其底层技术依赖于Transformer网络结构和自然语言处理技术，通过预测下一个词的方式生成对话。与小爱同学这样的预设回答式聊天机器人不同，ChatGPT能自由生成回答

赵闪闪168·2024-01-30 20:07

聊天机器人的兴起：NLP如何让计算机变成聊天高手

在这个大数据和深度学习日益进步的时代，自然语言处理（NLP）技术就像是一颗正在崛起的新星，它正在改变计算机与人类之间的交流方式。让我们一起来探索这个让计算机变得健谈的神奇领域吧！

_rtf·2024-01-30 19:35

数据仓库实践杂谈（十八）——关于报表

增量/全量第十章：拉链处理第十一章：分布式处理增量第十二章：列式存储第十三章：逻辑数据模型（数仓模型）第十四章：数据模型参考第十五章：维模型第十六章：渐变维第十七章：数据回滚第十八章：关于报表第十九章：数据挖掘数据仓库实践杂谈

老程序员一叶知秋·2024-01-30 18:45

UniAdapter: Unified Parameter-Efficient Transfer Learning for Cross-modal Modeling

UnifiedParameter-EfficientTransferLearningforCross-modalModeling论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.06605.pdf源码链接：https://hub.nuaa.cf/RERV/UniAdapter简介预训练-微调范式在自然语言处理

qgh1223·2024-01-30 15:41

人机协同的情感调节和适应如何进行数学建模

2、情感理解和共情机器可以通过自然语言处理和机器学习技术，理解人类表达的情感信息，并通过模拟共情能力，对人类情感做出适当的反应和回应。

人机与认知实验室·2024-01-30 13:44

GPT是如何获得能力的？追溯语言模型的新兴能力及其来源

它在多个方面的能力远远超过了自然语言处理研究者们的预期。于是我们自然就有一个问题：ChatGPT是怎么变得这么强的？它的各种强大的能力到底从何而来？

qq_41771998·2024-01-30 12:51

webassembly003 TTS BARK.CPP

TTStaskTTS（Text-to-Speech）任务是一种自然语言处理（NLP）任务，其中模型的目标是将输入的文本转换为声音，实现自动语音合成。

FakeOccupational·2024-01-30 12:20

大语言模型的未来进化路径及其影响

从早期基于规则和统计学习的语言模型，到如今基于深度学习框架下的Transformer架构，如GPT系列、BERT等，大语言模型已经在自然语言处理领域取得了前所未有的突破。

TechCreator·2024-01-30 12:49

自然语言nlp学习三

4-8Prompt-Learning--应用_哔哩哔哩_bilibiliPromptLearning（提示学习）是近年来在自然语言处理领域中，特别是在预训练-微调范式下的一个热门研究方向。

wangqiaowq·2024-01-30 10:13

为什么是大语言模型？

参考：复旦邱锡鹏：深度剖析ChatGPT类大语言模型的关键技术–我爱自然语言处理(52nlp.cn)随着算力的不断提升，语言模型已经从最初基于概率预测的模型发展到基于Transformer架构的预训练语言模型

wangqiaowq·2024-01-30 10:13

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第七十六期】Fri, 12 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,12Jan2024Totally60papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersAxisTour

hitrjj·2024-01-30 10:43

自然语言处理 TF-IDF

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录TF-IDF简介TF-IDF算法TFIDFTF-IDFTF-IDF的缺点TF-IDF简介TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，词频-逆文档频率）是

小嗷犬·2024-01-30 10:42

自然语言处理（NLP）技术使用

自然语言处理（NLP）技术使用以下是一些自然语言处理（NLP）技术的例子：以上只是一些NLP技术的例子，还有许多其他的技术和应用，如文本分类、文本生成、问答系统等。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 10:10

PaddleNLP的简单使用

1介绍PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习平台的自然语言处理（NLP）工具库。它提供了一系列用于文本处理、文本分类、情感分析、文本生成等任务的预训练模型、模型组件和工具函数。

J_bean·2024-01-30 10:06

生成式AI人工智能

生成式AI包括了众多的模型和算法，可以用于多个领域的任务，如自然语言处理、图像生成和音频合成等。生成式AI的核心思想是通过学习大量的数据样本，推断出数据的分布和潜在模式，从而能够生成与之类似的新数据。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 09:54

自然语言处理领域论文整理(持续更新)

所有看过的论文序号标题+年份作者标签github代码链接内容简述原文链接状态1AttentionIsAllYouNeed（2017年）AshishVaswani∗，NoamShazeer∗模型,transformer,自然语言处理

零戚·2024-01-30 09:46

AI大语言模型学习笔记之三：协同深度学习的黑魔法 - GPU与Transformer模型

Transformer模型的崛起标志着人类在自然语言处理（NLP）和其他序列建模任务中取得了显著的突破性进展，而这一成就离不开GPU（图形处理单元）在深度学习中的高效率协同计算和处理。

DATA无界·2024-01-30 09:43

机器学习算法实现刑事案件文本分类

因此，通过收集法律与犯罪领域文本，构建起司法领域语料库，使用自然语言处理技术进行挖掘，实现文本分类，并利用机器学习等技术实现对法律案件的预测具有重要意义。

deleteeee·2024-01-30 08:23

【NLP冲吖~】〇、NLP（自然语言处理、大纲）

0、自然语言处理自然语言处理是一门用于理解人类语言、情感和思想的技术，是人工智能深度学习领域的一项重要分支，去年爆火的GPT就是该分支的一个重要落地的应用。

漂泊老猫·2024-01-30 08:21

大模型微调学习之旅③ — 基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库

目录一、大模型开发范式1、通用大模型的局限性：2、解决通用大模型范式的两种解决思路：①检索增强生成（RAG）②延呈传统自然语言处理算法微调（Finetune）二、LangChain简介①什么是LangChain②LangChain

Hoo K·2024-01-30 08:08

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