斯坦福自然语言处理课程笔记第5页

语言模型与向量模型：深入解析与实例剖析

在自然语言处理领域，语言模型和向量模型

♢.＊·2025-01-30 20:06

Python 库的记录

GitHub-jobbole/awesome-python-cn:Python资源大全中文版，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理

weixin_40895135·2025-01-30 16:23

词表设计：特殊Token区域与共享去区域的深入探讨

在自然语言处理（NLP）中，Tokenizer的设计对于模型性能有着至关重要的影响。

东方佑·2025-01-30 14:44

Synthesia技术浅析（四）：自然语言处理

Synthesia的自然语言处理（NLP）模块是其核心技术之一，涵盖了文本转语音（TTS）、情感分析以及多语言支持等多个方面。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:28

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

1.背景介绍随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1

AI天才研究院·2025-01-30 08:23

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行

AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

《向量数据库指南》——MoE应用：解锁深度学习新境界的钥匙

今天，我将带大家深入探讨MoE模型在自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等领域的应用，并巧妙引导大家通过《向量数据库指南》获取更多干货和深度实战经验。一、自然语言处理

大禹智库·2025-01-30 07:13

LLM based Single Agent System

LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，

AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

AI常见的算法

人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

DeepSeek 模型：架构创新与实际应用详解

DeepSeek模型是近年来在自然语言处理（NLP）领域备受瞩目的开源大规模语言模型系列。

汪子熙·2025-01-29 23:52

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为主流。然而，Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。

kakaZhui·2025-01-29 23:17

进阶之路：从传统编程到AI大模型与Prompt驱动的爬虫技术

通过结合人工智能和自然语言处理技术，开发者可以更加高效地编写爬虫代码，并实现对网页内容的智能解析和提取。前置内容下面我将通过爬取豆瓣电影top25

大模型老炮·2025-01-29 21:04

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-LangGraph-链式处理（一）

Qwen2.5模型是一款备受瞩目的大语言模型，它具备出色的语言理解和生成能力，在广泛的自然语言处理任务中都展现出了卓越的性能。

开源技术探险家·2025-01-29 21:33

创建自定义示例选择器以优化语言翻译模型

引言在构建自然语言处理模型时，一个常见的挑战是如何从大量示例中选择合适的子集来提高模型的性能和响应速度。本文将介绍如何使用自定义的示例选择器来优化语言翻译模型，特别是将英语翻译成意大利语的任务。

dsndnwfk·2025-01-29 17:56

江大白 | 斯坦福大学教授李飞飞团队：关于 2024年人工智能发展报告总结！

原文链接：斯坦福大学教授李飞飞团队：关于2024年人工智能发展报告总结！

双木的木·2025-01-29 17:25

Transformer--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码

它主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成、文本分类等。

Ambition_LAO·2025-01-29 17:23

DeepSeek：通用人工智能的技术前沿与创新突破

其研发方向覆盖自然语言处理、多模态交互、强化学习等领域，并在模型架构、训练效率及实际应用场景中取得显著成果。二、核心

热爱分享的博士僧·2025-01-29 17:52

python 命名实体识别_Python NLTK学习11（命名实体识别和关系抽取）

PythonNLTK学习11(命名实体识别和关系抽取)发表于:2017年7月27日阅读:18262除特别注明外，本站所有文章均为小杰Code原创本系列博客为学习《用Python进行自然语言处理》一书的学习笔记

weixin_39630762·2025-01-29 14:04

python命名实体识别工具,斯坦福大学使用NLTK命名实体识别器（NER）功能

Isthispossible:toget(similarto)StanfordNamedEntityRecognizerfunctionalityusingjustNLTK?Isthereanyexample?Inparticular,IaminterestedinextractionLOCATIONpartoftext.Forexample,fromtextThemeetingwillbehel

宇宙探索未解之迷·2025-01-29 14:34

NLTK命名实体识别（NER）

命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是自然语言处理（NLP）中的一项核心技术，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。

Mr数据杨·2025-01-29 13:58

【第7节】OpenCompass 大模型评测实战

目录1基础课程笔记1.1研究大模型的评测的必要性1.2OpenCompass介绍1.2.1评测体系开源历程1.2.2如何评测大模型？

AI扩展坞·2025-01-29 11:55

LLM Gateway：您的智能对话门户

reliablecommunicationswithOpenAIandotherLLMproviders项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-gateway在人工智能和自然语言处理的浪潮中

芮奕滢Kirby·2025-01-29 09:10

OpenAI的编程语言和框架，给程序员带来了帮助有哪些

OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域，并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如，在机器人领域，Open

API技术大佬Anzexi58·2025-01-29 07:46

探索OpenAI Python SDK: 智能编程新里程

openai-pythonTheofficialPythonlibraryfortheOpenAIAPI项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openai-python如果你对人工智能和自然语言处理有浓厚的兴趣

周澄诗Flourishing·2025-01-29 05:32

大模型应用：探索AI大模型的50个应用场景：让科技改变生活。

1.自然语言处理(N

AGI大模型资料分享员·2025-01-29 03:10

我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力？

从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT，这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人，正重塑着自然语言处理（NLP）的格局。你或许好奇，大语言模型究竟为何如此备受瞩目？

大模型.·2025-01-29 02:38

检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术

这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。

大霸王龙·2025-01-29 02:31

AI软件外包需要注意什么外包开发AI软件的关键因素是什么如何选择AI外包开发语言

是自动化任务、数据分析、自然语言处理，还是其他功能？明确目标可以帮助你选择合适的技术和方法。2.选择开发平台与工具开发AI智能体的软件时，你需要选择适合的编程语言、框架和工具。

北京动点飞扬软件·2025-01-28 18:34

从简单到深刻的认知发展

认知发展，人工智能，深度学习，神经网络，机器学习，自然语言处理，计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程，它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。

AI架构设计之禅·2025-01-28 15:04

THULAC-Python 使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/THULAC-Python项目介绍THULAC（THULexicalAnalyzerforChinese）是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词

时昕海Minerva·2025-01-28 13:21

【Python】探索自然语言处理的利器：THULAC 中文词法分析库详解

THULAC（THULexicalAnalyzerforChinese）是清华大学开发的一款中文词法分析工具，集成了分词和词性标注两大功能。THULAC拥有强大的分词能力和高效的词性标注，适用于多种中文文本处理场景。该工具能够在保证高准确率的同时保持较快的处理速度，非常适合大规模中文数据处理。⭕️宇宙起点THULAC的特点安装与配置1.使用pip安装2.使用GitHub源码安装♨️使用方法1.分词

技术无疆·2025-01-28 12:18

探索GigaChat与LangChain的完美结合：深度解析与实战指南

GigaChat作为一种创新的AI嵌入服务，结合LangChain可以提供强大的文本嵌入功能，促进自然语言处理任务的完成。

asdfujhgy·2025-01-28 11:10

人工智能学习框架：深入解析与实战指南

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。

一ge科研小菜鸡·2025-01-28 11:07

# 第一章：认识chatgpt

chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期，人工智能（AI）初见端倪，目标是模拟人类智能。

出门喝奶茶·2025-01-28 09:27

#深度学习：从基础到实践

它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。

single_ffish·2025-01-28 07:41

AI在电商平台商品描述生成中的应用

AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词：人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。

AI天才研究院·2025-01-28 02:31

transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景

Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架，它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型，尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理（NLP）的模型。

余生H·2025-01-27 21:59

小南每日 AI 资讯 | 2025年AI泡沫破裂？ | 25/01/24

斯坦福大学发布《2024年人工智能指数报告》李飞飞教授团队揭示了人工智能行

小南AI学院·2025-01-27 17:29

人工智能技术的应用前景及未来发展

随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。

键盘上的蚂蚁-·2025-01-27 16:24

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域，凭借其强大的特征学习能力，成为人工智能的核心技术之一。

一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

构建桌面聊天助手：Mistral AI、LangChain 和 Tkinter 的结合

这次实验的成果是一款专为记者设计的桌面聊天助手，它使用了MistralAI提供的强大自然语言处理能力，并通过LangChain进行集成，同时利用Tkinte

花生糖@·2025-01-27 09:08

数字人+虚拟展厅：开启互动展览新篇章！

这些数字人不仅在外形上栩栩如生，还能通过自然语言处理、语音识别与合成等技术实现与人类的实时交互，模拟出真实的人际对话和情感表达。展厅应用的优势增强互动性：数字人作为展厅的虚

jimumeta·2025-01-27 08:34

自主学习与自然语言处理的融合：实现更智能的聊天机器人

自然语言处理（naturallanguageprocessing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个分支，它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合

AI天才研究院·2025-01-27 07:25

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类

1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评.单标签多分类:文本被分入到多个类别中,且每条文本只能属于某一个类别(

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 06:50

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理18-解码器部分实现

1解码器介绍解码器部分:由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分，如，多头注意力机制，规范化层，前馈全连接网络，子层连接结构都与编码器中的实现相同.因此这里可

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:09

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理20-模型构建

1模型构建介绍通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:2编码器-解码器结构的代码实现EncoderDecoder函数完成编码解码的子任务，就是把编码和解码的流程进行封装实现。#编码解码内部函数类EncoderDecoder实现分析#init函数(self,encoder,decoder,source_embed,t

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:37

大数据平台建设整体架构设计方案

《大数据平台建设整体架构设计方案》关键词：大数据平台、分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据湖、数据安全、数据质量管理、数据治理、数据挖掘、机器学习、图计算、自然语言处理、Hadoop、Spark、Flink

AI天才研究院·2025-01-27 02:55

如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成

模型进行对话生成Llama-2-7b-chat-hf项目地址:https://gitcode.com/mirrors/NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf引言在当今的数字化时代，自然语言处理

娄泳含·2025-01-27 00:36

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