自然语言(nlp)论文阅读笔记

爱的力量

带孩子在贵和儿童城玩时，你以内化的NLP方式表扬孩子:你是
为爱分享·2024-01-20 11:06

情感分析Baseline快速实现

具体的原理和分析请参考『NLP打卡营』实践课5：文本情感分析。
伪_装·2024-01-20 11:41

人工智能 | 自然语言处理的发展历程

MichaelBeechanCSDN：https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================自然语言处理的发展方向一
卡尔曼的BD SLAMer·2024-01-20 10:54

neural network basics2-4

CNN卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNNs）CNN一般都是出现在图像领域，一开始出现是应用在计算机视觉领域里，但由于它结构特殊性，它也可以应用于NLP领域，例如在性态分类关系分类中有很好的应用
ringthebell·2024-01-20 09:37

NLP Basics1-1

whyisNLPimportant?
ringthebell·2024-01-20 09:06

文心一言和ChatGPT哪个更好用

它可以处理各种复杂的语言问题，包括但不限于文本生成、机器翻译、聊天机器人等，并且在处理自然语言和理解人类方面表现出强大的能力。文心一言还具有广泛的知识和信息，可以为
Luo_Yang111·2024-01-20 09:58

AIGC在农业领域的创新应用

AIGC是人工智能生成内容的简称，指的是利用人工智能技术，如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等，自动或半自动地生成各种类型的内容，如文本、图像、音频、视频等。
AI明说·2024-01-20 08:10

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (三)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（三）第三遍阅读（精读）3.1Attention和Self-Attention的区别？3.2Transformer是如何进行堆叠的？
键盘国治理专家·2024-01-20 08:24

一文极速了解【自注意力机制】

2017年的“Attentionisallyouneed”一文提出了Transformer模型，去掉RNN，只保留注意力，性能吊打所有机器翻译模型，是NLP发展的一个里程碑。
全栈O-Jay·2024-01-20 06:28

第1周：Day 3 - PyTorch与TensorFlow的异同介绍（入门级）

PyTorch简介PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。
M.D·2024-01-20 06:46

开创性论文Attention Is All You Need 注意力机制（Attention Mechanism） Transformer模型

“AttentionIsAllYouNeed”是一篇在2017年由谷歌的研究员发布的开创性论文，标志着自然语言处理（NLP）和机器学习领域的一个重要转折点。
小黄人软件·2024-01-20 06:08

AI智能大模型与低代码：现代应用开发的潮流趋势

AI智能大模型可以处理复杂的数据问题，并通过深度学习和自然语言处理等技术实现卓越的性能。而低代码开发则减少了传统软件开发的繁琐过程，使非专业开发者也能快速开发
液态不合群·2024-01-20 04:13

人工智能发展简史第一章：起步期-20世纪50年代及以前

人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。但是事实上，给一门学科界定范围是很难的，尤其对于一门正在快速发展的学科更是难上加难。
ChatGPT_X·2024-01-20 04:39

人工智能发展简史第二章：第一次浪潮期-20 世纪 60 年代

到了20世纪60年代，人工智能出现了第一次高潮，发展出了符号逻辑，解决了若干通用问题，初步萌芽了自然语言处理和人机对话技术。
ChatGPT_X·2024-01-20 04:39

文心一言使用心得

文心一言基于百度强大的自然语言处理技术，通过对大量文本数据的训练，学会了生成自然语言的技能。在此，我想分享一下我使用文心一言的感受和思考。
零点三分·2024-01-20 03:43

自学C语言-2

本章的知识架构及重难点如下：*算法算法的基本概念算法的特性：有穷性，确定性，可行性，输入，输出算法的优劣：正确性，可读性，健壮性，时间复杂度与空间复杂度算法描述：自然语言，流程图，N-S流程
manyoftenvictory·2024-01-20 03:27

智慧之光：ChatGPT 引领工作效率新纪元

它具有强大的自然语言处理能力，能够理解和回答各种问题，协
灸哥漫谈·2024-01-20 01:20

基于 Transformer 的 NLP 智能对话机器人实战课程（大纲1-10章）

GiteeTransformer101Q标签:Transformer,注意力机制,Attention机制,Transfomer课程,Transformer架构,Transformer模型,对话机器人,NLP
孙庚辛·2024-01-20 00:09

【话题】自然语言处理的发展

随着深度学习和大数据技术的进步，自然语言处理取得了显著的进步。人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
RisunJan·2024-01-19 23:39

追逐人工智能皇冠上的明珠 —— 机器自然语言

引对于自然语言处理技术的开发和精进一直是人工智能领域的重点研究课题之一。
语忆科技·2024-01-19 21:05

通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要

原文：通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要|AGI|LLM|GPT|NLP|模型|技术|数据|-健康界ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。
javastart·2024-01-19 19:43

深度了解Transformer【1】

哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。本文采取逐一的介绍论文里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。论文下载：A
小菜学AI·2024-01-19 19:31

AI软件工具大盘点：这五款热门好用的工具，建议收藏！

无论是语音识别、自然语言处理、机器学习还是对话系统、文档解析以及图像识别，海鲸AI都能提供强大
海鲸AI·2024-01-19 19:18

书生·浦语大模型实战营-学习笔记3

目录(3)基于InternLM和LangChain搭建你的知识库1.大模型开发范式（RAG、Fine-tune）RAG微调（传统自然语言处理的方法）2.LangChain简介（RAG开发框架）3.构建向量数据库
Kinno酱·2024-01-19 17:27

NLP | 自然语言处理经典seq2seq网络BERT详解及代码

Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingBERT：用于语言理解的深度双向变换器的预训练论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.048051.BERT概述BERT是Transformers双向编码器表示的缩写，是一种用于自然语言处理的机器学习
夏天｜여름이다·2024-01-19 17:54

自然语言处理大数据：spark ML Word2Vec详解

词向量已被证明在许多自然语言处理问题
nnnancyyy·2024-01-19 17:23

python spacy_自然语言处理：使用Spacy和Python通过文本进行智能搜索

pythonspacySearchingthroughtextisoneofthekeyfocusareasofMachineLearningApplicationsinthefieldofNaturalLanguage.在自然语言领域
weixin_26746861·2024-01-19 17:22

机器学习与ML.NET–NLP与BERT

目录1.先决条件2.理解Transformers架构3.BERT直觉4.ONNX模型5.使用ML.NET实现5.1数据模型5.2训练该训练类是相当简单，它只有一个方法BuildAndTrain它使用的路径，预先训练的模式。5.3预测器5.4助手和扩展5.4分词器5.5BERT预测方法进行几个步骤。让我们更详细地探索它。5.5Program结论到目前为止，在我们的ML.NET之旅中，我们专注于计算机
寒冰屋·2024-01-19 17:21

AI伪原创实现批量文章伪原创

大家好啊，今天教大家AI伪原创实现批量文章伪原创，批量伪原创是一种基于人工智能技术的创作工具，通过采用先进的自然语言处理和机器学习算法，能够模仿人类的写作风格，并生成与人工创作相似的文章。
小狗AI·2024-01-19 17:49

【 文本到上下文 #4】NLP 与 ML

一、说明欢迎回到我们的NLP博客系列！当我们进入第四部分时，焦点转移到机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）之间的动态相互作用上。
无水先生·2024-01-19 17:17

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文献综述2.1总结方法三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言PerformanceStudyonExtractiveTextSummarizationUsing
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 03 带有语义附加奖励的强化抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ReinforcedAbstractiveTextSummarizationWithSemanticAddedRe
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS MAPGN：用于序列到序列预训练的掩码指针生成器网络

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言MAPGN:MASKEDPOINTER-GENERATORNETWORKFORSEQUENCE-TO-SEQUENCEPRE-TRAINING（21）0、论文摘要本文提出了一种
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:39

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。
Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

【人工智能】之深入了解嵌入模型中的 Token：NLP 中的语义之旅(1)

自然语言处理（NLP）领域的发展在很大程度上受到了嵌入模型的推动。嵌入模型通过将文本中的每个token转换为向量表示，为计算机理解语言提供了强大的工具。
魔道不误砍柴功·2024-01-19 17:37

NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文本摘要的文献综述和分类2.1文本摘要分类2.2以前的作品三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Opiniontextssummarizationbasedon
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:37

机器学习100天-Day8Tensorflow新手教程3（实现线性支持向量机（Linear SVM））

首页.jpg看了几天AllenNLP，头疼，今天就不更NLP了，把之前的坑填一点。这篇算是对Tensorflow一个比较好的拆分，当时写的时候也查了一些资料。
我的昵称违规了·2024-01-19 16:22

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

什么是TransformerTransformer是一种神经网络结构，由Vaswani等人在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中提出，用于处理机器翻译、语言建模和文本生成等自然语言处理任务
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

【昇思技术公开课笔记-大模型】Bert理论知识

NLP中的预训练模型语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量，后根据下游任务训练不同的语言模型ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息，转换为动态词向量
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

python期末:常见模块的使用及计算生态

A.JiebaB.SnowNLPC.LosoD.TensorFlow4.以下关于
illusionbigdata·2024-01-19 16:11

《向量数据库指南》RAG 应用中的指代消解——解决方案初探

其中，检索增强生成（Retrieval-augmentedgeneration，RAG）是一种针对知识密集型NLP任务的生成方法，它通过在生成过程中引入检索组件，从已知的知识库中检索相关信息，并将这些信息与
LCHub低代码社区·2024-01-19 15:30

Bert模型的基本原理与Fine-tuning

基本原理BERT是一种预训练语言模型，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成具体NLP任务（分类
zhong_ddbb·2024-01-19 14:37

预训练范式提示学习方法一览（PET， Prefix-tuning，P-tuning，prompt tuning， PPT，SPoT， Prompt-tuning鲁棒性研究）

主要的思想是借助由自然语言构成的模版（英文
zhurui_xiaozhuzaizai·2024-01-19 14:04

AIGC在心理咨询领域的应用

AIGC的核心技术是自然语言处理（NLP），即让计算机能够理解和生成自然语言。近年来，随着深度学
AI明说·2024-01-19 14:03

openai模型个性化训练Embedding和fine-tuning区别

现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。
程序员老狼·2024-01-19 14:03

【概述版】悲剧先于解析：在大型语言模型的新时代，历史重演了

这篇论文探讨了大型语言模型（LLM）的成功对自然语言处理（NLP）领域的影响，并提出了在这一新时代中继续做出有意义贡献的方向。
wwlsm_zql·2024-01-19 14:01

三大限制性信念

如果你学习过NLP，你会经常听到【限制性信念】这个词。限制性信念就是那些障碍你生活获得成功快乐的潜意识想法和信念，它一直潜藏在你的人生里，而你却全然不知。
huier1982·2024-01-19 13:36

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

ChatGPTChatGPT是一个由OpenAI开发的先进的自然语言处理模型。
俊524·2024-01-19 13:28

hanlp,pkuseg,jieba,cutword分词实践

总结：只有jieba,cutword,baidulac成功将色盲色弱成功分对,这两个库字典应该是最全的hanlp[持续更新中]https://github.com/hankcs/HanLP/blob/doc-zh
回到工作狂状态·2024-01-19 13:08

GPT应用程序的类型

GPT（GenerativePre-trainedTransformer）应用程序在各个行业都有广泛的应用潜力，其自然语言生成的能力使其适用于多种场景。
super_Dev_OP·2024-01-19 13:32
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