机器学习算法自然语言处理

机器学习，我们主要学习什么？

例如，1956年，达特茅斯会议标志着人工智能的诞生，机器学习作为其重要分支也开始受到关注1960年代：出现了早期的机器学习算法，如1967年诞生的K最近邻算法（KNN
悠然的笔记本·2025-02-23 05:22

Vgg 改进：添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习

它常用于处理序列数据（如自然语言处理、时间序列
听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

巧用 PasteMate，联合 DeepSeek 与 LaTeX 高效生成 PDF 文档

PasteMate官网：PasteMate一、借助DeepSeek极速搜集信息DeepSeek作为先进的AI工具，具备强大的自然语言处理能力和信息检索
邢树军·2025-02-22 21:50

《AI与NLP：开启元宇宙社交互动新纪元》

人工智能（AI）与自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，为元宇宙社交互动带来了前所未有的变革与提升，深刻地影响着用户在虚拟世界中的社交方式与体验。
·2025-02-22 19:13

使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南

在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）任务中，理解和跟踪Token的使用情况是非常重要的。
llzwxh888·2025-02-22 18:55

python自然语言处理—Word2vec模型之Skip-gram

Word2vec模型之Skip-gram（跳字）模型一、skip-gram模型图二、skip-gram模型图示例说明举个例子来说明这个图在干嘛：1、假设我们的文本序列有五个词，["the","man","loves","his","son"]。2、假设我们的窗口大小为skip-window=2，中心词为"loves"，那么上下文的词即为："the"、"man"、"his"、"son"。这里的上下文
诗雨时·2025-02-22 18:53

Python机器学习库之scikit-llm使用详解

概要Pythonscikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具，它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能，可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。
Rocky006·2025-02-22 15:06

用 Python + LLM 实现一个智能对话

这些模型被训练来理解和生成自然语言文本，能够执行多种自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。所以LLM可以做以下事情：文本生成：LLM可以生成各种类型的文本，如新闻、文章、小说等。
AGI大模型学习·2025-02-22 15:04

2023-arXiv-FinGPT: 开源金融大语言模型

AI4Finance-Foundation/FinGPT&https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinNLP摘要：大语言模型（LLMs）在多个领域展示出革新自然语言处理任务的潜力
量仔搞靓化·2025-02-22 12:41

【大模型应用开发 动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑

大模型应用开发动手做AIAgent】大模型就是Agent的大脑关键词：大模型,AIAgent,智能决策,任务导向,知识表示,交互式学习,混合智能1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的发展，尤其是深度学习和自然语言处理
杭州大厂Java程序媛·2025-02-22 12:39

Python自然语言处理之spacy模块介绍、安装与常见操作案例

spacy常见操作案例及代码1.加载模型并处理文本2.词性标注3.命名实体识别4.依存句法分析5.可视化（在JupyterNotebook中）spacy模块介绍spacy是一个强大的Python库，用于自然语言处理
袁袁袁袁满·2025-02-22 12:05

自然语言处理5——词法分析

自然语言处理5——词法分析文章目录自然语言处理5——词法分析英文的词法分析中文的词法分析中文未登录词识别词：是语言信息处理的基本单位。
河篱·2025-02-22 11:02

【Python数据分析五十个小案例】使用自然语言处理（NLP）技术分析 Twitter 情感

博客主页：小馒头学python本文专栏:Python爬虫五十个小案例专栏简介：分享五十个Python爬虫小案例项目简介什么是情感分析情感分析（SentimentAnalysis）是文本分析的一部分，旨在识别文本中传递的情感信息，例如正面、负面或中立情绪。为什么选择Twitter数据数据丰富：Twitter上每天产生数百万条推文，内容多样。即时性：适合实时分析。公开可用：提供API可轻松访问。NLP
小馒头学python·2025-02-22 11:29

Neo4j父子节点向量检索：平衡精确嵌入和上下文保留的高效方案

Neo4j父子节点向量检索：平衡精确嵌入和上下文保留的高效方案引言在自然语言处理和信息检索领域，如何在保持上下文的同时实现精确的文本嵌入一直是一个挑战。
jaioyfpo·2025-02-22 11:27

【有啥问啥】DeepSeek NSA（Native Sparse Attention）：开启高效推理与降本增效的新篇章

DeepSeekNSA（NativeSparseAttention）：开启高效推理与降本增效的新篇章在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）的浪潮中，性能与效率一直是研究者和开发者关注的焦点
有啥问啥·2025-02-22 09:46

利用DeepSeek提升编程效率:全面指南

它利用先进的自然语言处理和机器学习技术,为程序员提供智能代码补全、代码生成、错误检测等功能。2.Dee
一小路一·2025-02-22 02:45

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)在行将开学之时，我将开始我的深度学习笔记的自然语言处理部分，这部分内容是在前面基础上开展学习的，且目前我的学习更加倾向于通识。
电棍233·2025-02-22 02:10

基于Python的情感分析与情绪识别技术-从基础到前沿应用

Python的情感分析与情绪识别技术-从基础到前沿应用一、情感分析与情绪识别基础概念1.1核心概念区分情感分析（SentimentAnalysis）与情绪识别（EmotionRecognition）是自然语言处理领域的重要分支
一键难忘·2025-02-22 00:18

有哪些好用的AI工具？(你想要的AI工具都在这)

https://chat.deepseek.com/豆包字节跳动开发的智能语言模型，基于深度学习技术，支持多种自然语言处理任务。
·2025-02-21 23:25

有哪些好用的AI工具？(你想要的AI工具都在这)

https://chat.deepseek.com/豆包字节跳动开发的智能语言模型，基于深度学习技术，支持多种自然语言处理任务。
·2025-02-21 23:21

Java中的自然语言处理（NLP）工具：Stanford NLP、Apache OpenNLP、DL4J

随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）已经成为各行各业中不可或缺的技术。对于Java开发者来说，选择合适的NLP工具可以极大地提升开发效率。
花千树-010·2025-02-21 22:38

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。
一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，用于处理和分析大规模数据。
Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

adeepSeek 使用指南与资源分享

a#deepSeek使用指南与资源分享一、DeepSeek简介deepSeek是一款具有强大推理能力的人工智能模型，其在自然语言处理、逻辑推理和多模态交互等领域表现出色。
·2025-02-21 19:14

初识pytorch

与机器学习算法的主要区别如下图所示：三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理（NLP）3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)
m0_73286250·2025-02-21 15:02

机器学习课程的常见章节结构

强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法
zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

它封装了样本数据、响应（标签）、样本权重等信息，并提供了多种方法来创建和操作这些数据，以适应不同的机器学习算法需求。主要功能数据准备：允许你从原始数据创建训练数据对象。支
村北头的码农·2025-02-21 10:19

AI 驱动的自动化测试：从代码到报告的全面解读

随着人工智能（AI）的兴起，尤其是在深度学习、自然语言处理（NLP）和智能决策算法方面的突破，AI驱动的自动化测试正逐渐成为现代软件开发中的核心组成部分。
测试者家园·2025-02-21 09:43

DeepSeek赋能智慧文旅：新一代解决方案，重构文旅发展的底层逻辑

例如，故宫博物院利用自然语言处理技术，实现了128种语言的实时互译，极
百家方案·2025-02-21 07:00

内容中台重构智能服务：人工智能技术驱动精准决策

通过整合自然语言处理、知识图谱构建与深度学习算法三大技术模块，该架构实现了从数据采集到决策输出的全链路智能化。
清风徐徐de来·2025-02-21 07:30

给你的数据加上杠杆：文本增强技术的研究进展及应用实践

导读：本文摘自熵简科技NLP团队的内部技术沙龙，文章系统性地回顾了自然语言处理领域中的文本增强技术在近几年的发展情况，重点列举和讨论了18年、19年中人们常用的五类文本增强技术
熵简科技Value Simplex·2025-02-21 06:26

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（七）Embedding概念介绍

Embedding（嵌入）是自然语言处理（NLP）中非常重要的概念。简单来说，embedding是一种将离散的、稀疏的、不可直接计算的对象（比如词、字符或句子）转换为密集的、连续的向量表示的技术。
Blankspace空白·2025-02-21 06:55

USearch: 高效紧凑的单文件向量搜索引擎

技术背景介绍近年来，向量搜索技术被广泛应用于诸如推荐系统、图像检索和自然语言处理等领域。
eahba·2025-02-21 05:12

使用BREEBS平台提升AI知识库

技术背景介绍随着自然语言处理（NLP）技术的进步，大语言模型（LLM）在生成
dgay_hua·2025-02-21 05:11

使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入

在自然语言处理（NLP）领域中，嵌入（Embedding）是一种将文本转换为向量表示的方法。
dgay_hua·2025-02-21 03:04

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF
布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。
·2025-02-20 21:26

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

然而，近年来，自然语言处理（NLP）领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。
金外飞176·2025-02-20 19:36

34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap
小宇爱·2025-02-20 16:32

【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空

文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析：使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征，后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍：数据文件有三个train.csv，test
爱学习不掉头发·2025-02-20 14:50

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。
code_stream·2025-02-20 13:12

Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)

Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。
2301_82243733·2025-02-20 13:39

知识图谱的作用及其更新方式

知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法
甜瓜瓜哥·2025-02-20 10:13

机器学习·文本数据读写处理

前言在自然语言处理的第一步，需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，txt、Excel中的表格数据，还有无法直接打开的pkl文件等。
AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:36

AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战

AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）和知识图谱技术，构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。
Coderabo·2025-02-20 09:29

基于Python的搜索引擎的设计与实现

搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代，海量数据无处不在，高效地获取所需信息变得至关重要。
AI大模型应用之禅·2025-02-20 06:42

【拥抱AI】如何实现AI外呼通话，并与客户达成确认

自然语言处理（NLP）：理解和生成自然语言对话。语音合成（TTS）：将文本转换为客户可以听到的语音。呼叫平台/API：用于发起和管理电话呼叫。数据库：存储客户信息、通话记录等数据。
奔跑草-·2025-02-20 06:08

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

从图像识别、推荐系统到自然语言处理，向量搜索可以极大地提升系统的性能。然而，随着数据量的增
scaFHIO·2025-02-20 06:08

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，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
AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？

AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量
yoloGina·2025-02-20 04:28
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