机器学习算法自然语言处理第15页

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

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

Orion-14B-Chat-Plugin本地部署的解决方案

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2024-01-30 16:43

Docker：Python环境Docker镜像瘦身

关键字：Docker，Python原始镜像封装一个Python3.7的环境并且安装Python依赖包实现一个机器学习算法预测任务，Dockerfile如下FROMpython:3.7MAINTAINERxxxENVPIPURL"https

xiaogp·2024-01-30 15:52

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

sklearn调包侠之学习曲线和Pipeline

今天不单独讲解某个机器学习算法，而是讲解机器学习中常用的工具或者说是方法。一是绘制学习曲线，看模型的好坏程度（过拟合还是欠拟合）；而是减少代码量，利用pipeline构造算法流水线。

罗罗攀·2024-01-30 14:22

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

sklearn.preprocessing中的标准化StandardScaler与scale的区别

StandardScaler与scale1、标准化概述2、两种标准化的区别1、标准化概述标准化主要用于对样本数据在不同特征维度进行伸缩变换，目的是使得不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布一些机器学习算法对输入数据的规模和量纲非常敏感

对许·2024-01-30 12:54

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

【机器学习】工程实践问题概述

机器学习实际应用时的工程问题与面临的挑战一、实现细节问题1.1训练样本训练样本与标注对各类机器学习算法和模型的精度影响训练样本的选择对各类机器学习算法和模型的影响训练样本的优化如何进行数据增强？

十年一梦实验室·2024-01-30 11:12

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

动手学RAG：汽车知识问答

原文：动手学RAG：汽车知识问答-知乎Part1内容介绍在自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3、BERT等已经取得了显著的进展，它们能够生成连贯、自然的文本，回答问题，并执行其他复杂的语言任务

javastart·2024-01-30 08:03

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

目前，基于机器学习的无损缺陷检测技术研究主要集中在以下几个方面：缺陷特征提取：利用机器学习算法对无损检测数据进行处理，提取出能够反映缺陷特征的信息，如缺陷的形状、大小、位置等。这些信息可以作为

matlabgoodboy·2024-01-30 07:00

机器学习系列 16：使用 scikit-learn 的 Pipeline

在机器学习项目中，我们经常需要进行大量的数据预处理步骤，最后用处理干净的数据集来拟合机器学习算法得到一个合适的机器学习模型。

加百力·2024-01-30 07:28

深度学习实战70-数学教材智能问答MathGPT模型与题目latex的pdf生成技术

该系统结合了自然语言处理和数学知识图谱，能够理解用户的数学问题，并提供准确的答案和解析，随时随地请老师24小时在线回答学生的问题，以最低成本把老师请回家。

微学AI·2024-01-30 07:44

随机森林和决策树区别

随机森林（RandomForest）和决策树（DecisionTree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。

Recursions·2024-01-30 06:13

人工智能时代，怎么样才能？被称为懂行业？

文本情感分析和观点挖掘又被称为意见挖掘或者主观分析，是自然语言处理的重要研究方向。是一种对带有情感色彩的主观性文本进行分析处理，归纳和推理的过程。

nonviolence·2024-01-30 03:33

Redis面试题36

它基于大数据、机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，通过对数据和模型的分析和推理，使机器能够自动完成复杂的任务和问题解决。人工智能的应用

CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

应用python实现k近邻算法（学生活跃表现数据实战）

SKlearn中包含有很多现成的机器学习算法包，可大幅度降低使用者1编程难度与复杂度，节省项目开发时间与人力成本。如上图所示的案例，进行KNN分类回归模型计算。

樱落辰`·2024-01-29 20:12

实战案例：使用 Python 机器学习预测外卖送餐时间

其中有一个办法就是，基于外卖员之前的配送信息，使用机器学习算法来预测外卖的配送时间。今天我就给大家来介绍一下，基于Python机器学习预测外卖送餐时间。

Python数据挖掘·2024-01-29 20:10

Transformer模型 | Pytorch实现Transformer模型进行时间序列预测

Transformer模型最初是为了处理自然语言处理任务而设计的，但它也可以用于时间序列预测。

算法如诗·2024-01-29 19:53

基于BERT的文本分类——附-简单的示例代码

**BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）**是一种预训练的自然语言处理模型，由Google于2018年提出。

技术宅学长·2024-01-29 18:54

有关机器学习的两种算法特点

机器学习算法主要有三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习：使用预定义的“训练示例”集合，训练系统，便于其在新数据被馈送

轻雨科技·2024-01-29 17:49

人机关系中的协同与意图

机器可以通过语音识别和自然语言处理技术来理解人的意图和需求，以便更好地回应和满足人的需求。例如，智能助理（例

人机与认知实验室·2024-01-29 16:08

【机器学习】欠拟合与过拟合

（2）添加多项式特征，这个在机器学习算法里用得很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。

WEL测试·2024-01-29 16:36

自然语言处理，基于预训练语言模型的方法，车万翔，引言部分

文章目录自然语言处理应用任务1.信息抽取2.情感分析3.问答系统4.机器翻译5.对话系统自然语言处理应用任务1.信息抽取信息抽取（InformationExtraction,IE），是从非结构化的文本中

iKang_dlut·2024-01-29 14:01

前沿资讯！文心一言和ChatGPT最全对比！

文心一言和ChatGPT都是基于深度学习技术的自然语言处理模型，有各自的优势和使用场景，无法简单地比较ChatGPT和文心一言哪一个功能更强大，它们各自具有优势和局限性，需要根据具体需求进行选择，以下一些具体对比

2301_76571514·2024-01-29 14:57

自然语言处理发展(自然语言处理发展经历了哪些阶段)

一、历史发展自然语言处理的研究始于20世纪50年代初期，当时的主要任务是理解自然语言，并将其转换为机器语言。随着计算机硬件和软件的不断发展，NLP也得以逐步发展。

2301_76571514·2024-01-29 14:25

AI工具导航大盘点

聊天式生成模型（ChatGPT）是其中一个非常流行的技术，其基于自然语言处理（NLP）技术构建，可以生成会话式文本。

go2coding·2024-01-29 13:47

深入了解Redis：选择适用于你的场景的持久化方案

自然语言处理的发展文章目录自然语言处理的发展强烈推荐前言：Redis提供了几种主要的持久化方案：RDB快照持久化：工作原理：AOF日志文件持久化：混合持久化：总结强烈推荐专栏集锦写在最后强烈推荐前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站

The-Venus·2024-01-29 12:28

语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁

前言语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。

想你依然心痛·2024-01-29 12:19

ChatGPT和文心一言哪个更好用？

方向一：ChatGPTChatGPT是一款基于自然语言处理技术的聊天机器人，适合处理英文自然语言和多语言场景方向二：文心一言文心一言是一款基于人工智能技术的语言模型，是一个用于生成古文的工具，侧重中华文化元素的融入

m0_70572045·2024-01-29 10:06

一文读懂BERT（原理篇）

Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》，成功在11项NLP任务中取得stateoftheart的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声

AiA_AiA·2024-01-29 08:40

最通俗易懂的BERT原理与代码实现

舆情分析涉及到人工智能的子领域——自然语言处理（NLP）。

Joe量化·2024-01-29 08:40

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

然而这些大多是基于同一种机器学习算法的集成，而且基本都是在集成决策树。

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

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