知识图谱+自然语言处理

自然语言处理5——发掘隐藏规律 - Python中的关联规则挖掘

目录写在开头1.了解关联规则挖掘的概念和实际应用1.1关联规则挖掘在市场分析和购物篮分析中的应用1.2关联规则的定义和基本原理1.3应用场景2.使用Apriori算法和FP-growth算法进行关联规则挖掘2.1Apriori算法的工作原理和实现步骤2.2FP-growth算法的优势和使用方法2.3Apriori算法vsFP-growth算法3.结果解读和关联规则可视化3.1如何解读挖掘出的关联规
theskylife·2024-01-08 07:35

机器学习周报第十六周

序列模型和注意力机制2.1seq2seq（sequencetosequence）模型2.2注意力模型直观理解总结摘要词嵌入、序列到序列模型（Seq2Seq）以及注意力机制是深度学习中的三个重要组成部分，它们共同推动了自然语言处理的发展
Ramos_zl·2024-01-08 06:32

知识图谱之汽车实战案例综述与前瞻分析

知识图谱的前置介绍什么是知识图谱知识图谱本质(KnowledgeGraph）上是一种叫做语义网络(semanticnetwork）的知识库，即具有有向图结构的一个知识库；图的结点代表实体（entity）
数据与后端架构提升之路·2024-01-08 05:56

mnn-llm: 大语言模型端侧CPU推理优化

这些模型在自然语言处理的各
阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2024-01-08 03:48

WorkPlus AI助理为企业提供智能客服的机器人解决方案

通过自然语言处理和机器学习等先进技术，WorkPlusAI
恒拓高科WorkPlus·2024-01-08 02:36

【认知计算】《智能追踪》

认知计算一般采用语义内容分析、自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP
德天老师·2024-01-08 00:09

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十一期】Fri, 5 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,5Jan2024Totally28papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersLLaMAPro
hitrjj·2024-01-07 23:37

NLP学习笔记（为了完成基于知识图谱的问答系统进行的基础学习）

目录前言0.需要使用的模型的学习（更新中）Bi-LSTM什么是LSTM与Bi-LSTM为什么使用LSTM与Bi-LSTMLSTM1.一切的基础——词袋模型与句子相似度词袋模型句子相似度简化：利用gensim遇到的问题2.TF-IDF——一个比较重要的原理什么是TF-IDF文本与预处理Gensim中的TF-IDF实践计算TF-IDF值第二部分的完整代码3.词形还原（Lemmatization）什么是
ChessZH·2024-01-07 21:59

使用chatgpt完成代码写作（免费收藏级）

本文末尾会提供4.0的使用方法前言：聊天机器人GPT（GenerativePre-trainingTransformer）是一个强大的自然语言处理（NLP）模型。
爱编程-爱生活·2024-01-07 20:53

自然语言处理

以下是7节课，可帮助您开始使用Python中的自然语言处理深度学习并提高工作效率：第01课：深度学习和自然语言第02课：清理文本数据第03课：词袋模型第04课：词嵌入表示第05课：学习嵌入第06课：对文本进行分类第
闪闪发亮的小星星·2024-01-07 19:27

[书生·浦语大模型实战营]——轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。常用结构这种模型通常采用深度
不是吧这都有重名·2024-01-07 16:27

AI到底是啥？

AI的技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。目前，AI已经广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通、娱乐等，使得机器能够自动化执行某些任务，从而提高效率和准确性。AI的爆火，以上信
Miya(QQ3088716563)·2024-01-07 16:34

2023年关键字降本增“笑”，2024年的关键字会是什么呢？

一、2023年回顾关键词：ChatGPT、AI、降本增效1.1、2023年在技术领域概况2023年出现的引人注目的新技术和热门趋势：自然语言处理（NL
玄明Hanko·2024-01-07 15:09

基于GPT-2的新闻文本生成——News Creator，使用MindSpore实现

基于GPT-2的新闻本文生成——NewsCreator基于GPT-2的新闻本文生成项目——NewsCreator，是一个创新的自然语言处理项目，使用GPT-2作为核心模型，并结合专为新闻内容设计的AGnews
青云遮夜雨·2024-01-07 13:54

用通俗易懂的方式讲解：一文讲透NLP算法(Python)

一、自然语言处理（NLP）简介NLP，自然语言处理就是用计算机来分析和生成自然语言（文本、语音），目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进行人机交互，从而更便捷、有效地进行信息管理。
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-07 13:43

自然语言处理24-T5模型的介绍与训练过程，利用简单构造数据训练微调该模型，体验整个过程

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理24-T5模型的介绍与训练过程，利用简单构造数据训练微调该模型，体验整个过程。
微学AI·2024-01-07 13:42

迁移学习是什么

还是借用《huggingface自然语言处理详解》中的简单定义（P36）huggingface中提供巨大的模型库，虽然其中的很多模型性能表现的非常出色，但这些模型往往在广义的数据集上训练的，缺乏针对特定数据集的优化
不当菜鸡的程序媛·2024-01-07 12:07

backbone

还是借用huggingface书里面的一句话：在BERT,GPT,Transformers模型被提出之前，被广泛使用的自然语言处理网络结构式RNN。
不当菜鸡的程序媛·2024-01-07 12:03

LLM——检索增强生成RAG

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）定义工作原理应用优势挑战结论定义RAG是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的自然语言处理技术。
bulingg·2024-01-07 12:39

深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用

3Skip-gram模型3.1Skip-gram模型简介3.2目标词预测上下文3.3词语关联性的捕捉4优化Word2Vec模型的方法4.1负采样和分层softmax4.2动态调整滑动窗口大小5结语前言在自然语言处理领域
cooldream2009·2024-01-07 11:52

自然语言处理NLP：使用DisBert模型完成文本二分类任务(Pytorch)

项目来源于kaggle竞赛，地址为：NaturalLanguageProcessingwithDisasterTweets|Kaggle本文主要是对本人学习NLP的过程做个总结和记录，以方便日后复习，当然如果本文能帮助到阅读该文的读者，我会感到很开心。该项目通过建立一个机器学习模型，预测哪些推文是关于真实灾难的，哪些不是。首先读取数据，看一下数据的样子，数据在kaggle上可直接下载。可以看到有用
我还是充钱那个少年@·2024-01-07 11:48

PEFT: 在低资源硬件上对十亿规模模型进行参数高效微调

1引言最近，深度学习的研究中出现了许多大型预训练模型，例如GPT-3、BERT等，这些模型可以在多种自然语言处理任务中取得优异的性能表现。
智慧医疗探索者·2024-01-07 10:06

论文浅尝 | 基于微量资源的神经网络跨语言命名实体识别

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士生，研究方向为跨语言知识图谱问答。
开放知识图谱·2024-01-07 09:39

论文浅尝 | 基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习

作者丨罗凌学校丨大连理工大学博士生研究方向丨深度学习，文本分类，实体识别联合学习（Jointlearning）一词并不是一个最近才出现的术语，在自然语言处理领域，很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型
开放知识图谱·2024-01-07 09:38

论文浅尝 | 通过对比学习优化用于命名实体识别的双编码器

笔记整理：陆星宇，东南大学硕士，研究方向为自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2208.14565动机命名实体识别（NER）是识别与命名实体相关的文本片段并将其分类到预定义的实体类型
开放知识图谱·2024-01-07 09:08

AI-Ceping 大模型评测平台S1赛季总结

OpenKGOpenKG（中文开放知识图谱）旨在推动以中文为核心的知识图谱数据的开放、互联及众包，并促进知识图谱算法、工具及平台的开源开放。点击阅读原文，进入OpenKG网站。
开放知识图谱·2024-01-07 09:08

论文浅尝 | Wordly Wise(WoW) - 用于语音视觉知识问答的跨语言知识融合模型

笔记整理:谭亦鸣，东南大学博士生来源：NAACL’21链接：https://aclanthology.org/2021.naacl-main.153.pdf论文提出了一种新的知识图谱问答数据集命名为FVSQA
开放知识图谱·2024-01-07 09:37

论文浅尝 | 利用机器翻译和多任务学习进行复杂的知识图谱问答

来源：EACL‘21链接：https://www.aclweb.org/anthology/2021.eacl-main.300.pdf概述知识图谱问答过程一般包括实体链接，多跳推理等步骤，传统方法将各个步骤作为模块单独处理
开放知识图谱·2024-01-07 09:07

论文浅尝 | 面向开放域的无监督实体对齐

笔记整理|谭亦鸣，东南大学博士生来源：DASFAA’21链接：https://arxiv.org/pdf/2101.10535.pdf概述与动机知识图谱对齐的目的是建立两个不同知识图谱之间实体的对应关系
开放知识图谱·2024-01-07 09:07

论文浅尝 | 基于属性嵌入的知识图谱实体对齐

论文笔记整理：王中昊，天津大学硕士，方向：自然语言处理。
开放知识图谱·2024-01-07 09:06

论文浅尝 | 基于属性embeddings的跨图谱实体对齐

来源：AAAI2019链接：https://aaai.org/ojs/index.php/AAAI/article/view/3798跨图谱实体对齐任务的目标是从两个不同知识图谱中找出同一real-world
开放知识图谱·2024-01-07 09:36

论文浅尝 | 以词-词关系进行分类的统一命名实体识别

笔记整理：曹旭东，东南大学硕士，研究方向为知识图谱构建、自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2112.100701.动机在以前的工作中，命名实体识别（NER）涉及的主要问题有三种类型
开放知识图谱·2024-01-07 09:34

人工智能（AI）会如何改变我们的工作和生活

随着机器学习、自然语言处理和计算机视觉的不断进步，AI正被广泛运用于解决复杂难题、自动化繁琐任务，并创造出新的产品和服务。
I'm an Engineer·2024-01-07 07:03

【NLP】2024年改变人工智能的前六大NLP语言模型

在快速发展的人工智能领域，自然语言处理已成为研究人员和开发人员关注的焦点。作为这一领域显著进步的证明，近年来出现了几种开创性的语言模型，突破了机器能够理解和生成的界限。
架构师研究会·2024-01-07 07:32

解锁未来商务智能：Saas与AI的协同创新

1.AI的商务应用AI技术如自然语言处理、机器学习和深度学习等，在商务领域展现出了巨大的应用前景。以下是AI在商务中的典型应用场景：智能客服：利用语音识别和自然语
benhuyun_dev·2024-01-07 06:54

Saas中智能客服的应用

这些系统基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术，能够理解用户的提问，并提供准确、实时的答案。通过虚拟助手，用户可以获取
benhuyun_dev·2024-01-07 06:54

一个Saas智能客服方案

以下是一个可能的SaaS智能客服方案的关键组件：1、自动问答系统：集成自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术，构建自动问答系统，以回答常见问题。
benhuyun_dev·2024-01-07 06:54

0-自然语言处理基础知识

优点缺点使用场景1transformers1.1什么是transformerstransformers是由HuggingFace团队开发的一个非常流行的开源库，它为自然语言处理（NLP）提供了大量预训练的模型
赵孝正·2024-01-07 06:13

语义网络：深入理解知识图谱

知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，在信息检索、自然语言处理和智能推理等领域中发挥着重要作用。而语义网络作为知识图谱的一种形式，通过节点和边的连接关系来描述实体和概念之间的语义关联。
数据科学探险导航·2024-01-07 05:07

自然语言处理的语义建模介绍

摘要：本文主要是简单介绍了自然语言处理(NLP)的语义建模思想。在本文中，我将简单介绍自然语言处理(NLP)的语义建模思想。
城市中迷途小书童·2024-01-07 04:05

【论文阅读】Cross-lingual Knowledge Graph Alignment via Graph Matching Neural Network

【论文阅读】Cross-lingualKnowledgeGraphAlignmentviaGraphMatchingNeuralNetworkAbstract以前的跨语言知识图谱（KG）对齐研究依赖于仅从单语
qq_42725437·2024-01-06 23:35

【自然语言处理】Transformer-XL 讲解

Transformer-XL首先需要明确，Transformer-XL（XL是extralong的简写）只是一个堆叠了自注意力层的BPTT语言模型，并不是Transformer原始论文中提到的编码器-解码器架构，也不是原始Transformer中的编码器部分或者解码器部分，根据其大致实现可以将其理解为丢弃crossattention模块的Transformer解码器。之所以名字包含“Transfo
不牌不改·2024-01-06 23:24

探索VSCode新宠：AI小助手，让你编程如虎添翼！

这款插件集成了多个超强大的模型，如GPT-4、GPT4.0、XINGHUO-2、CLAUDE-2、LLAMA-2-13B-CHAT等，它们都是顶尖的自然语言处理模型。
洛洛31·2024-01-06 21:13

Python拼音转汉字API

2、拼音转汉字可以应用在自然语言处理中，例如将音频转化为文字，从而实现语音识别等功能。3、拼音转汉字在中文
卖兔子的胡萝卜zz·2024-01-06 18:55

【赠书第16期】码上行动：用ChatGPT学会Python编程

其中，ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的聊天机器人，它能够通过学习和理解人类语言来进行对话。同时，Python作为一种流行的编程语言，也被广泛应用
EmotionFlying·2024-01-06 13:08

【实践】Angel深度学习在广告推荐训练优化中的实践.pdf（附下载链接）

、架构及后台实现4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用7、飞猪信息流内容推荐探索8、华为项目管理培训教材9、美团大脑系列之商品知识图谱的构建和应用今天给大家带来腾讯应用研究员郭跃
智能推荐系统·2024-01-06 12:25

图形数据库

这种模型非常适用于表示社交网络、推荐系统、网络拓扑、知识图谱等。2.
_oP_i·2024-01-06 08:04

2022-03-19

自然语言处理实验演示-08.词形还原（Lemmatization）词形还原和词干提取比较相似，将一个任意形式的单词转换为语法基础形式。
跨象乘云·2024-01-06 08:45

高手都是怎样用图表的：《用图表说话》

（知识图谱在文末，想要高清图片可加我微信data_cola）作者[美]基恩·泽拉兹尼，2008年出版，京东上搜到的2018年是第18次重印，可以说是畅销10余年，推荐指数5颗星。
可乐的数据分析之路·2024-01-06 07:08

词向量技术 | SkipGram词向量模型的训练以及词的余弦相似度计算

词向量是表示自然语言里单词的一种方法，词向量技术在自然语言处理中也有着举足轻重的作用，通过这种方法，实现把自然语言计算转换为向量计算。
源于花海·2024-01-06 07:27
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