自然语言(nlp)论文阅读笔记第12页

Datawhale组队学习GNN-task04 数据完整存储与内存的数据集类+节点预测与边预测任务实践

DataWhale开源学习资料:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN6.1数据完全存于内存的数据集类学习在

79f3c66c2fe7·2024-02-10 15:12

今日立言+今日立行+每日反思【2019-03-27】

每日反思#Day1511.昨天本来想打退堂鼓,可是看到永澄老师说的"NLP前提假设:做法不变，结果不变".本来很丧的自己,今早还睡了个回笼觉，可是上午9:00爬起来，立马开始搞大纲，而不是承袭之前一直看论文的做法

来郑坤茹·2024-02-10 15:18

transformers之agent

HuggingFace发布了TransformersAgent，一种利用自然语言从精选工具集合中选择工具并完成各种任务的代理。

月疯·2024-02-10 13:07

【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究，从发展到任务，整体到局部。ViT有研究价值在于有很多问题还没有解决，真理是阶段性的产物

ASurveyonVisionTransformerAbstracttransformer最早应用于自然语言处理领域，是一种主要基于自注意机制的深度神经网络。

羞儿·2024-02-10 13:02

发现内心真正的自己

【Day2】-上海NLP专业执行师课程《和平战士》能告诉我们什么是NLP，并且NLP是如何运作的一部电影。

当下即过·2024-02-10 13:47

再读《简快身心积极疗法》（一）

它的构成包括1、NLP2、家庭系统排列3、情绪管理技巧4、其他心理学概念与技巧5、李中莹先生的研究心得。李中莹，1946年出生于香港。华人世界的国际级NLP大师。经典语录所有心理问题之根源！

九尾妖狐_元宝·2024-02-10 13:42

ia笔记总结

HCIA计算机使用二进制语言应用层：人机交互的接口，自然语言转化为编码表示层：编码–>二进制，翻译介质访问控制层：控制硬件物理层:CPU对等网[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

weixin_45653849·2024-02-10 12:28

机器语言与高级语言

而高级语言又主要是相对于汇编语言（机器语言）而言的，它是高度封装了的编程语言；是较接近自然语言和数学公式的编程，基本

3346312b82b3·2024-02-10 12:56

NLP之transformer -Task01

常见的NLP任务本教程将NLP任务划分为4个大类：1、文本分类，2、序列标注，3、问答任务——抽取式问答和多选问答，4、生成任务——语言模型、机器翻译和摘要生成。

曼曼668·2024-02-10 11:55

探索未来：集成存储器计算(IMC)与深度神经网络(DNN)的机遇与挑战

从图像识别、语音识别到自然语言处理，DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。然而，随着DNN模型的不断演进和复杂化，对计算资源的需求

繁依Fanyi·2024-02-10 11:47

【大模型】大语言模型前沿技术系列讲座-学习笔记1：人工智能发展史

系列讲座的内容由浅入深，讲解非常细致，没有任何水分，很适合我这种NLP刚入门的小白，听了这些讲座之后感觉收获满满8.26讲座安排（实际时长17：30-21

不雨_亦潇潇·2024-02-10 09:22

利用python调用ChatGPT API示例

ChatGPT是由OpenAI开发的自然语言处理模型，可用于生成人类喜欢的文本响应。

suoge223·2024-02-10 08:21

深度学习自然语言处理（NLP）模型BERT：从理论到Pytorch实战

文章目录深度学习自然语言处理（NLP）模型BERT：从理论到Pytorch实战一、引言传统NLP技术概览规则和模式匹配基于统计的方法词嵌入和分布式表示循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）Transformer

星川皆无恙·2024-02-10 07:43

小巨人大爆发：紧凑型大型语言模型效率之谜揭晓！

订阅：https://rengongzhineng.io/在自然语言处理（NLP）这个飞速发展的领域里，大型语言模型（LLM）的出现无疑是一场革命

新加坡内哥谈技术·2024-02-10 07:41

如何入行人工智能

这些知识为深入探索机器学习、深度学习和自然语言处理（NLP）等更高级领域铺平了道路。

科联学妹·2024-02-10 06:54

Self-Attention 和 Multi-Head Attention 的区别——附最通俗理解！！

、简要介绍二、工作流程三、两者对比四、通俗理解前言随着Transformer模型的迅速普及，Self-Attention（自注意力机制）和Multi-HeadAttention（多头注意力机制）成为了自然语言处理

JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:13

2023计算机（AI）领域相关期刊的SCI分区

就在昨天（12月27日）2023年中科院分区表公布，本文总结了有关计算机领域（尤其是AI（机器学习，CV，NLP，数据挖掘等））的一些期刊的SCI分区，供大家参考学习。

STLearner·2024-02-10 06:08

NLP_引入注意力机制

文章目录点积注意力创建两个张量x1和x2计算张量点积，得到原始权重对原始权重进行归一化求出注意力分布的加权和缩放点积注意力编码器-解码器注意力定义Attention类重构Decoder类重构Seq2Seq类可视化注意力权重注意力机制中的Q、K、V自注意力多头自注意力注意力掩码小结通过引入注意力机制，模型可以在每个时间步中为输入序列中不同位置的词分配不同的注意力权重。这使得模型能够更加灵活地有选择地

you_are_my_sunshine*·2024-02-10 06:34

Deep learning笔记

更令人惊讶的是，深度学习在自然语言理解(NLP)的各项任务中产生了非常可喜的成果，特别是主题分类、情感分析、自动问答和语言翻译。

提着木剑走天下·2024-02-10 05:55

看见即疗愈

曾在我们NLP小组里看到一位同学丰盛日记分享：没有恐惧的父母，才可以带出自由自在的孩子。父母恐惧越少，孩子越本然，越平和，越自在。

李思睿vicky·2024-02-10 04:54

深度学习的进展

近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。

Joseph DeRoss（周曦）·2024-02-10 02:10

ChatGPT高效提问—prompt常见用法（续篇四）

ChatGPT高效提问—prompt常见用法（续篇四）1.1知识生成知识生成是指使用自然语言处理技术，通过ChatGPT等AI模型生成与特定主题相关的知识、文本或回答。

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-10 01:21

2024.02 国内认知大模型汇总

大模型技术在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。大模型的核心是深度学习算法，通过模拟人脑神经网络的工作原理，构建复杂的模型结构，以实现对数据的深度理解和学习。

小小晓晓阳·2024-02-10 00:40

【RPA】智能自动化的未来：AI + RPA

通过融合自然语言处理（NLP）、机器学习、图像识别等AI技术，RPA得以更精准地解读、分析并应对各种业务场景。那么，究竟什么是RPA呢？

帐篷Li·2024-02-09 23:23

【算法】基础算法

算法的语言●伪代码（结合程序语言和自然语言，不注重程序语言的具体细节，更简单方便。算法的性质●有穷性、确定性、可行性●有穷性：算法必须在有限个计算步骤后终止。●确定性：算

琛：D·2024-02-09 22:13

神经网络：揭开人工智能的神秘面纱

而神经网络作为人工智能的核心技术之一，更是在图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域展现出了强大的能力

洞深视界·2024-02-09 19:42

揭秘Word2Vec：探索语言的魔法世界

在自然语言处理的舞台上，Word2Vec犹如一位神秘的魔术师，带领我们探索语言的魔法世界。今天，让我们一同踏上这段充满惊喜的旅程，揭秘Word2Vec的神秘面纱。

洞深视界·2024-02-09 19:42

有效沟通的密码

记得前几天济宁Nlp智慧学院的院长唐老师给我布置了个作业：每天都在心中祝福你见到的五个人，小孩祝福他健康快乐的成长，学生祝福他学业有成，老人祝福他健康长寿，中年人祝福他事业兴旺，在心中默默的祝福就好，祝福时目光注视着他

秀玲wanan·2024-02-09 18:16

【闲谈】初识深度学习

从图像识别到自然语言处理，再到游戏玩法，深度学习的应用广泛且深入。本文将探讨深度学习的基础知识、关键技术以及最新的研究进展，为读者提供一个全面的视角。

爱写代码的July·2024-02-09 17:23

AAAI 2020「自然语言处理（NLP）论文解读」文本简化要素分析

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-2-17TILE:DiscourseLevelFactorsforSentenceDeletioninTextSimpliﬁcation.Contributor

Shu灬下雨天·2024-02-09 13:10

【自然语言处理-工具篇】spaCy＜2＞--模型的使用

前言之前已经介绍了spaCy的安装，接下来我们要通过下载和加载模型去开始使用spaCy。下载模型经过训练的spaCy管道可以作为Python包安装。这意味着它们是应用程序的一个组件，就像任何其他模块一样。可以使用spaCydownload的命令安装模型，也可以通过将pip指向路径或URL来手动安装模型。文档可用管道详细的管道描述、准确性数据和基准。模型文档详细的使用和安装说明。训练如何根据数据训练

大表哥汽车人·2024-02-09 13:55

自然语言学习nlp 六

p=118DeltaTuning，尤其是在自然语言处理（NLP）和机器学习领域中，通常指的是对预训练模型进行微调的一种策略。

wangqiaowq·2024-02-09 12:46

【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】（8）文本分类

8,9,10，将分别讨论自然语言处理领域的3个重要场景。自然语言处理，NatualLanguageProcessing，NLP，包括自然语言识别和自然语言生成。

giszz·2024-02-09 10:17

【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】（9）机器翻译

成功的关键：能够优先解决对自然语言的正确认知与辨识。应用主要场景：在线多语言翻译语音同传翻译机跨语

giszz·2024-02-09 10:17

一文梳理经典图网络模型（附新书）

作者|Chilia哥伦比亚大学nlp搜索推荐整理|NewBeeNLP图神经网络已经在NLP、CV、搜索推荐广告等领域广泛应用，今天我们就来整体梳理一些经典常用的图网络模型：DeepWalk、GCN、Graphsage

科技州与数据州·2024-02-09 10:22

【人工智能】聊聊Transformer，深度学习的一股清流(13)

这个模型的提出可不得了，让自然语言处理领域焕发了新生。在深度学习领域，Transformer模型架构的引入标志着一场革命，它改变了自然语言处理和其他序列学习任务的处理方式。

魔道不误砍柴功·2024-02-09 09:09

心灵成长之路

自从去年十一参加了几乎封闭式的七天NLP灵性成长课程后，一直期待着再次走进徐导的课堂，去感受那种超凡脱俗，几乎与世隔绝的过程。

王爱玲·2024-02-09 08:53

入门指南｜Chat GPT 的兴起：它如何改变数字营销格局？

凭借其先进的自然语言处理能力，ChatGPT已被证明是全球营销人员的宝贵资产。在这份入门指南中，我们将探讨ChatGPT对数字营销专家及其客户的影响以及如何在营销工作中利用ChatGPT。

Runwise 即能创新·2024-02-09 08:32

深度学习入门笔记（八）可以不断思考的模型：RNN与LSTM

但在自然语言处理领域，这就成了一个短板。RNN因此出现，它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:56

如何利用chatgpt提升工作效率？

五行缺你94·2024-02-09 08:49

开源大型语言模型概览：多语种支持与中文专注

多语种支持与中文专注什么是大型语言模型如何工作大型语言模型的发展应用领域开源大语言模型概览支持多种语言的开源LLMsLLaMA（由Meta开发）BERT（由Google开发）支持中文的开源LLMsYAYI2Baichuan-13BChineseGPT(由THUNLP

kadog·2024-02-09 08:35

如何在 Python 3 中使用自然语言工具包（NLTK）处理语言数据

这些组织和结构化知识的例子代表了自然语言处理（NLP）任务。NLP是计算机科学的一个领域，专注于计算机和人类之间的交互

张无忌打怪兽·2024-02-09 07:06

探索ChatGPT-4：智能会话的未来已来

深入了解ChatGPT-4：前沿AI的强大功能ChatGPT-4是最先进的语言模型之一，由OpenAI开发，它在自然语言理解和生成方面的能力已经达到了新的高度。

Draven21·2024-02-09 06:41

pyspark操作示例

PYSPARK_DRIVER_CALLBACK_HOST']='127.0.0.1'PYSPARK_GATEWAY_PORT错误排查不能够链接到javaGateWay对应的ip及端口通过netstat-nlp

佛系小懒·2024-02-09 05:15

听书稿原来是这回事

一、听书稿要用口语化的自然语言。让人能听得懂，易接受。避免说教式，要亲切，贴近生活场景。自然语言创作心法：交付&线性。就是把读者当做一个人，跟他对话的那种感觉。要有一个开始、中间和结尾

渺宇之星·2024-02-09 04:43

第14课：动手制作自己的简易聊天机器人

不同于现有搜索引擎，问答系统是信息服务的一种高级形式，系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表，而是精准的自然语言答案。近年来，随着人工智能的飞速发展，自动问答已经成为倍受关注且发展前景广泛的

一纸繁鸢w·2024-02-09 04:31

论文阅读笔记 RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking

论文阅读笔记RPT:LearningPointSetRepresentationforSiameseVisualTracking综合了可形变卷积、RepPoints检测、多层级卷积特征等思想论文地址代码地址现有跟踪方法中存在的问题现有的跟踪方法往往采用矩形框或四边形来表示目标的状态

faverr·2024-02-09 03:38

用python进行自然语言处理_用 Python 和 Stanford CoreNLP 进行中文自然语言处理

实验环境：Windows7/Python3.6.1/CoreNLP3.7.0一、下载CoreNLP二、安装stanzastanza是StanfordCoreNLP官方最新开发的Python接口。

weixin_39636696·2024-02-09 02:20

NLP学习笔记(十) 分词(下)

大家好，我是半虹，这篇文章来讲分词算法1概述所谓分词就是将文本段落分解成基本语言单位，这里的基本单位也可以称为词元在上篇文章，我们主要从分词过程的角度出发，介绍了一些不同类型的分词算法而本篇文章，我们将要从分词结果的角度出发，来介绍一些不同粒度的分词算法2按粒度划分分词算法按照粒度可以分为以下三类：词粒度、字粒度、子词粒度，下面会逐一进行讨论2.1词粒度基于词粒度的分词是最为直观的分词，这与人类理

半虹·2024-02-09 02:20

NLP学习（二）—中文分词技术

本次代码的环境：运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、前言这篇内容主要是讲解的中文分词，词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。本篇博文会主要介绍基于规则的分词、基于统计的分词、jieba库等内容。一直在说中文分词，那中文分词和欧语系的分词有什么不同或者说是难点的呢？主要难点在于汉语结构与印欧体系语种差异

陈易德·2024-02-09 02:19

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