深度学习机器学习自然语言处理第9页

[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）

[自然语言处理|NLP]文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）。

代码讲故事·2024-02-06 12:30

NLP_Bag-Of-Words(词袋模型)

文章目录词袋模型用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库2.给句子分词3.创建词汇表4.生成词袋表示5.计算余弦相似度6.可视化余弦相似度词袋模型小结词袋模型词袋模型是一种简单的文本表示方法，也是自然语言处理的一个经典模型

you_are_my_sunshine*·2024-02-06 10:48

利用Bert模型进行命名实体识别

自然语言的表示之所以之前自然语言处理的发展没有达到CV领域，很大一部分原因是很难把抽象的语言用准确的数学方式表示。

刘单纯·2024-02-06 08:36

自然语言处理 | (13)kenLM统计语言模型构建与应用

本篇博客中我们将学习如何使用KenLM工具构建统计语言模型，并使用它完成一个典型的'智能纠错'文本任务。目录1.实验准备2.训练数据3.训练语言模型4.模型压缩5.模型加载6.智能纠错1.实验准备安装依赖#安装依赖!aptinstalllibboost-all-dev!aptinstalllibbz2-dev!aptinstalllibeigen3-dev下载KenLM并编译#下载kenlm压缩包

CoreJT·2024-02-06 07:21

【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总

【NLP概念合集：一】预训练Pre-Training，微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）降维算法LSA潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis）降维算法LDA隐含狄利克雷分布（LatentDiri

溢流眼泪·2024-02-06 07:18

深度学习驱动下的自然语言处理进展及其应用前景

文章目录每日一句正能量前言技术进步应用场景挑战与前景自然语言处理技术当前面临的挑战未来的发展趋势和前景伦理和社会影响实践经验后记每日一句正能量一个人若想拥有聪明才智，便需要不断地学习积累。

想你依然心痛·2024-02-06 07:46

【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型

共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python

Sonhhxg_柒·2024-02-06 07:15

Plus GPT API最有前途的应用领域

GPT-3API是由OpenAI开发的一种自然语言处理技术，它是当前最先进的语言模型之一。

橘子海_G·2024-02-06 05:45

深度学习系列57: 清华大模型MiniCPM上手

MiniCPM是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧大模型，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量1.上手对比测试mps比cpu大概快了9倍左右。

IE06·2024-02-06 02:53

自然语言处理中所有任务的概括

简介：自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于让计算机能够理解、解释、处理人类语言。

茫茫人海一粒沙·2024-02-06 02:04

今日arXiv最热NLP大模型论文：微软提出SliceGPT，删除25%模型参数，性能几乎无损

引言：探索大型语言模型的高效压缩方法随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的广泛应用，它们对计算和内存资源的巨大需求成为了一个不容忽视的问题。

夕小瑶·2024-02-06 01:56

自然语言处理中的深度学习

教材选用《动手学深度学习》，李沐等著；词嵌⼊（word2vec）⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（wordembedding）。近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。Word2vec⼯具包含了两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称CBOW）。跳字模型假设基于中⼼词来⽣成背景词，连续词

qiufeng1ye·2024-02-06 01:37

EMNLP 2023精选：Text-to-SQL任务的前沿进展（上篇）——正会论文解读

导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文

Q同学的nlp笔记·2024-02-05 21:49

Python-Flair 实现英文命名实体识别(NER)

Flair是由ZalandoResearch开发的一个简单的自然语言处理（NLP）库。Flair的框架直接构建在PyTorch上，PyTorch是最好的深度学习框架之一。

小小晓晓阳·2024-02-05 20:36

2022-04-03

自然语言处理实验演示-21.文本翻译从一种语言到另一种语言的文本翻译在各种网站中越来越普遍。我们可以通过各种工具库执行此操作。当然，大部分在线翻译引擎都会有次数或者收费等限制。

跨象乘云·2024-02-05 19:57

NLP自然语言处理

随着人工智能的飞速发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）已经成为了AI领域的一颗璀璨明珠。

AI论道·2024-02-05 17:59

经典论文介绍：GPT的由来，Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》是谷歌AI研究团队在2018年提出的一篇论文，作者提出了一种新的基于生成式预训练的自然语言处理方法

才能我浪费·2024-02-05 15:47

第七章朴素贝叶斯机器学习

朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途分类器，能在很多不同的情景下找到它的应用，例如垃圾邮件过滤、自然语言处理等

颜大哦·2024-02-05 14:32

LLaMA 模型和DeepSpeed 框架联系与使用

它设计用于理解和生成自然语言文本，支持多种语言，并且能够执行多种自然语言处理任务。LLaMA模型因其开源特性、优异的性能和广泛的适用性而受到关注。

samoyan·2024-02-05 13:28

清华系2B模型杀出，性能吊打LLaMA-13B

2月1日，面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源了系列端侧语言大模型MiniCPM，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。

智慧医疗探索者·2024-02-05 13:28

第二十二回横海郡柴进留宾景阳冈武松打虎-大模型ChatGLM2-6B新手速通

人工智能涵盖了多个领域，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。当前最流行的人

skywalk8163·2024-02-05 12:32

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）自然语言处理（NatureLanguageProcessing,NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够自动处理、理解和生成人类语言。

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 11:43

【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]

前言：这是用于自然语言处理中数据降维的一种方案。

明朝百晓生·2024-02-05 11:06

NLP入门系列—词嵌入 Word embedding

NLP入门系列—词嵌入Wordembedding2013年，Word2Vec横空出世，自然语言处理领域各项任务效果均得到极大提升。

不二人生·2024-02-05 10:54

自然语言处理从零到入门分词

自然语言处理从零到入门分词–Tokenization一、什么是分词？二、为什么要分词？

BlackStar_L·2024-02-05 09:24

【NLP入门教程】二、分词

分词（Tokenization）是自然语言处理的基本步骤之一，它将文本拆分成更小的组成部分，如单词、短语或符号等。这些拆分后的组成部分称为“词元”（Token）。

晨星同行·2024-02-05 09:21

人工智能：破局与创新的较量，谁将主宰未来？

这使得数据驱动的AI技术取得了突破性进展，尤其是在计算机视觉、自然语言处理等领域。1.2深度学习与神经网络的创新深度学习作为AI的核心技术之一，其基于神经网络的算法在近年来得到了快速发展。

猫之角·2024-02-05 09:14

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（1）计算机视觉

人工智能的三大基础应用领域是，自然语言处理，语音识别，计算机视觉。

giszz·2024-02-05 08:20

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（3）自然语言处理

今天来梳理自然语言处理的相关内容。

giszz·2024-02-05 08:20

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（2）语音识别

语音识别技术涉及到信号处理、模式识别、自然语言处理等多个领域的知识。二、关键技术信号处理和特征提取：语音信号是一种复杂的时

giszz·2024-02-05 08:46

ChatGPT高效提问—基础知识（LM、PLM以及LLM）

这些模型属于自然语言处理领域中最强大、最先进的技术之列，并广泛用于各种NLP任务，例如文本生成、文本分类、情感分析和机器翻译等

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 08:11

深度学习在智能交互中的应用：人与机器的和谐共生

而人类的智能交互则是指人类与机器之间的信息交流和操作互动，包括语音识别、图像识别、自然语言处理等技术。深度学习与人类的智能交互相结合，可以实现更加自然、高效和智能的人机交互方式。

wd90119·2024-02-05 08:37

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（七）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十六章：使用RNN和注意力进行自然语言处理当艾伦

绝不原创的飞龙·2024-02-05 07:27

复旦大学NLP团队发布86页大模型Agent综述

复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）发布了一篇长达86页的综述论文，探讨了基于大型语言模型的智能代理的现状和未来。

源代码杀手·2024-02-05 06:57

自然语言开发AI应用,利用云雀大模型打造自己的专属AI机器人

如今，大模型层出不穷，这为自然语言处理、计算机视觉、语音识别和其他领域的人工智能任务带来了重大的突破和进展。大模型通常指那些参数量庞大、层数深、拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型。

快乐非自愿·2024-02-05 06:26

为什么OpenAI会如此成功？

OpenAI之所以能够成功，可以归因于以下几个关键因素：创新研究与技术突破：OpenAI自成立以来就专注于人工智能领域的前沿研究，尤其是在自然语言处理（NLP）和深度学习领域。

科学禅道·2024-02-05 06:16

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

目录激活函数SigmoidTanhReLUSoftmax本节博文介绍四大激活函数，Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax。激活函数为什么深度学习需要激活函数？博主认为，最重要的是引入非线性。神经网络是将众多神经元相互连接形成的网络。如果神经元没有激活函数，那么网络模型都将退化成为线性模型，从而失去了处理非线性问题的能力。非线性问题，如视觉识别、语音识别、图像识别等等。当神经网络具有处理

脚踏实地的大梦想家·2024-02-05 05:07

人工智能时代：AI提示工程的奥秘 —— 驾驭大语言模型的秘密武器

大语言模型的应用实践四、策略与技巧五、结语《AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》亮点内容简介作者简介目录获取方式一、引言随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型作为一种新型的机器学习模型，已经在自然语言处理领域取得了显著的成果

程序边界·2024-02-05 04:47

PyTorch中的nn.Embedding的使用、参数及案例

例如，在自然语言处理任务中，词嵌入可以将每个单词表示为一个实数向量，从而将高维的词汇空间映射到一个低维的

神奇的布欧·2024-02-05 00:53

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

RNN(神经网络)

这使得它在处理语音识别、自然语言处理、机器翻译等任务时表现出色。RNN的核心

取名真难.·2024-02-04 17:47

Large Language Models on Graphs: A Comprehensive Survey

2定义和背景3分类和框架4纯图5富含文本的图6文本成对图7应用8未来方向9结论摘要大型语言模型（LLM），如ChatGPT和LLaMA，由于其强大的文本编码/解码能力和新发现的涌现能力（如推理），正在自然语言处理方面取得重大进展

UnknownBody·2024-02-04 16:15

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑

本文将回顾深度学习的发展历程，探讨其在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域的重要应用，并展望深度学习在人工智能时代的前景。引言随着计算机技术的飞速发展，人工智能正逐渐走进我们的日常生活。

你不懂、、、·2024-02-04 14:49

NLP自然语言处理的基本语言任务介绍

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-04 14:43

生成式 AI 已掀起浪潮，行业发展会怎么样？

2.生成式AI应用的基础知识：包括什么是生成式AI、其与自然语言处理（NLP）之间的关系、数据隐私保护等方面的内容。

Runwise 即能创新·2024-02-04 13:26

Python开发常用的库汇总，附官网链接

文章目录前言环境管理包管理包仓库分发构建工具交互式解析器文件日期和时间文本处理特殊文本格式处理自然语言处理文档配置命令行工具下载器图像处理OCR音频Video地理位置HTTP数据库数据库驱动ORMWeb

python零基础入门小白·2024-02-04 11:58

未来5年内，人工智能将彻底改变你的商业模式

2、在自然语言处理、对话系统、机器翻译、摘要生成、问题解答、文本分类等领域有广泛的应用，为用户提供了强大的语言交互和智能化的服务。构建和训练这些大模

郭靖守襄阳【软芯民用】·2024-02-04 09:52

ACL 2022 VLN视觉和语言导航：任务、方法和未来方向综述

视觉和语言导航（VLN）是实现这一目标的一个基础性和跨学科的研究课题，越来越受到自然语言处理、计算机视觉、机器人和机器学习社区的关注。

善良的L君丶·2024-02-04 09:51

深度学习的进展

2.应用领域的拓展：深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功，同时也在生物医学、金融、交通等领域得到了广泛应用。

番茄不是西红柿1·2024-02-04 08:20

论文浅尝 | 大型语言模型的人类对齐

笔记整理：方润楠、习泽坤，浙江大学硕士，研究方向为自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2307.12966概述这份综述探讨了针对大型语言模型（LLMs）的人类期望进行对齐的技术

开放知识图谱·2024-02-04 07:04

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