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自然语言处理(nlp)
NLP
自然语言处理
实战(三):词频背后的语义--5.距离和相似度&反馈及改进
特征向量(词向量、主题向量、文档上下文向量等)之间的距离驱动着
NLP
流水线或任何机器学
Nobitaxi
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2024-02-07 19:50
NLP自然语言处理实战学习
自然语言处理
机器学习
人工智能
2020版初代GPT-3与大规模预训练
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
唐伯虎点·蚊香
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2024-02-07 19:46
OpenAI
gpt-3
以《好好思考》为起点,思考逻辑六层次模型的组合运用(14)
逻辑层次模型的组合运用逻辑层次模型的百度百科解释:在
NLP
中环境、行为、能力称为低三层,这是我们可以意识到的层次,而信念/价值观、身份、精神(系统)称为高三层,这在我们日常生活中需细心分析才有可能被发现
青蓝zz
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2024-02-07 18:14
深度学习的探索与实践
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。
爱内卷的学霸一枚
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2024-02-07 16:38
深度学习
NLP
分享:“以前的我,就像和世界隔了一堵墙”
01如何“更全面”帮助更多人?我是汪艺,从事健康行业有十余年的时间。在此之前我一直专注于在人体“身”的方面,帮助病人调理身体。但久而久之,在这个过程中也发现了一些现象:有些疾病无论如何调理都无法得到改善,甚至连医院都无法查出病源,而这类的情况多数出现在心理情绪长期压抑、无法调和的人身上。就在那时,我意识到了“心理”的重要性。想要真正做到身体健康,不仅仅在“身”,更在于“身”与“心”的平衡。这是我和
心理学传播者
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2024-02-07 15:01
2019-10-21
今天我参加的番禺分公司
NLP
入门班的助教。早上5点半起床,把所有的准备工作搞好,来到分公司是8点10分。
71a102e45a81
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2024-02-07 14:51
NLP
_神经概率语言模型(NPLM)
文章目录NPLM的起源NPLM的实现1.构建实验语料库2.生成NPLM训练数据3.定义NPLM4.实例化NPLM5.训练NPLM6.用NPLM预测新词NPLM小结NPLM的起源在NPLM之前,传统的语言模型主要依赖于最基本的N-Gram技术,通过统计词汇的共现频率来计算词汇组合的概率。然而,这种方法在处理稀疏数据和长距离依剌时遇到了困难。NPLM是一种将词汇映射到连续向量空间的方法,其核心思想是利
you_are_my_sunshine*
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2024-02-07 13:20
NLP
自然语言处理
语言模型
人工智能
人工智能 | 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。
卡尔曼的BD SLAMer
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2024-02-07 13:02
人工智能
人工智能
深度学习
进展
机器学习
深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在
NLP
中的神威
-P.Tixier机器之心编译参与:思源随着层级表征的兴起,
自然语言处理
在很多方面都应用了深度神经网络。
机器学习算法那些事
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2024-02-07 12:18
神经网络
算法
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机器学习
人工智能
人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类
词向量”(词嵌入)是将一类将词的语义映射到向量空间中去的
自然语言处理
技术。
博士僧小星
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2024-02-07 12:17
人工智能
#
深度学习【算法】
人工智能
深度学习
keras
多层注意力
问题分类
阅读法-书籍分类
刻意练习——思想类——书评4.像Ted一样演讲—思想——导图5.自控力——思想——导图6.瞬变——思想——关键句7.慢思考——思想——关键句8.执行力——规则——关键句9.时间分割法——工具——关键句10.
NLP
简悦健身
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2024-02-07 10:32
学习好并用好大模型
大模型是个好东西,学好并用好益处多多~1.运用大模型服务我们的工作运用大模型服务于工作,可以从以下几个方面着手:知识管理与检索:利用大模型强大的
自然语言处理
能力,建立企业内部的知识库系统。
科学禅道
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2024-02-07 10:05
人工智能的未来
学习
如何利用chatgpt提升工作效率
ChatGPT是一种基于人工智能技术的
自然语言处理
模型,它可以进行自然语言生成、文本分类、机器翻译等任务。通过利用ChatGPT,可以提高工作效率,使得工作更加高效、智能和便捷。
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
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2024-02-07 09:08
机器学习人工智能
chatgpt
如何快速入门深度学习
深度学习在图像识别、语音识别、
自然语言处理
等领域取得了显著的成果。
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
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2024-02-07 09:07
机器学习人工智能
chatgpt
细拆Python爬虫代码,建设自己的GPT助手!
GPT时代-数据的重要性GPT是一种
自然语言处理
(
NLP
)算法,它通过处理和分析大量文本数据来自动生成具有连贯性和逻辑性的文本。
我是雷老师
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2024-02-07 08:20
AI
跃升之路
python
爬虫
gpt
人工智能
人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景
搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景,本文将介绍关于SKAttention注意力机制模型的搭建,SKAttention机制具有灵活性和通用性,可应用于计算机视觉、视频分析、
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微学AI
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2024-02-07 08:41
(Pytorch)搭建模型
人工智能
pytorch
python
学习知识记录
神经网络语言模型:ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词
NLP
想努力的人
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2024-02-07 08:36
面试
算法
cnn
深度学习
tensorflow
nlp
学习领悟
数据理解:长句子相对于短句子,存在一个特性,长句子比短句子有更多的单词,因此长句子在保持原有的类别标签的情况,能吸收更多的噪声。
想努力的人
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2024-02-07 08:05
自然语言处理
算法
【
自然语言处理
】微调 Fine-Tuning 各种经典方法的概念汇总
【
自然语言处理
】微调Fine-Tuning各种经典方法的概念汇总前言请看此微调Fine-TuningSFT监督微调(SupervisedFine-Tuning)概念:监督学习,无监督学习,自监督学习,半监督学习
溢流眼泪
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2024-02-07 07:11
【科研】
自然语言处理
人工智能
NLP
_循环神经网络(RNN)
文章目录RNN结构RNN实战RNN小结RNN结构NPLM在处理长序列时会面临一些挑战。首先,由于它仍然是基于词的模型,因此在处理稀有词汇或者词汇表外的词汇时效果不佳。其次,NPLM不能很好地处理长距离依赖关系。而上面这两个局限,恰恰就是RNN的优势。RNN的核心思想是利用“循环”的机制,将网络的输出反馈到输入,这使得它能够在处理数据时保留前面的信息,从而捕获序列中的长距离依赖关系,在处理序列数据,
you_are_my_sunshine*
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2024-02-07 07:40
NLP
自然语言处理
rnn
人工智能
飞桨
自然语言处理
框架 paddle
nlp
的 trainer
飞桨(PaddlePaddle)的
NLP
库Paddle
NLP
中的Trainer类是一个用于训练和评估模型的简单但功能完整的循环。它被优化用于与Paddle
NLP
一起使用。
路人与大师
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2024-02-07 07:37
paddlepaddle
自然语言处理
人工智能
text-davinci 和ChatGPT3.5 区别
`text-davinci`适用于生成文本、回答问题、翻译和类似的
自然语言处理
任务。-`ChatGPT3.5`是在GPT
su317
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2024-02-07 06:48
python
NLP
第二天学习心得
正确对待问题。以什么样心态看问题决定问题结果的取向。你是问题的受害者?还是责任者?取决于你的选择。选择不同,因果各不相同。如果把问题当问题,那你就会在问题圈中恶性循环。如果你把问题当能力,那你拥有更多的成功可能性。凡事至少三种以上解决办法。做自己人生的主人,不做受害者,主动权在自己手里,你说的算!
做更好的你2019
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2024-02-07 05:36
【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer
典型实验典型实验详解:实验目的:实验设置:数据集:模型配置:训练策略:评估指标:实验过程:数据预处理:模型训练:模型验证:实验结果与分析:4.关键代码实现5.总结:摘要:随着深度学习的发展,Transformer模型在
自然语言处理
领域取得了巨大成功
沐风—云端行者
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2024-02-07 05:43
深度学习
计算机视觉
transformer
人工智能
Gumbel-Softmax简介
一、GumbelSoftmaxtrick的使用场景1.argmax简介在
NLP
领域的强化学习或者对抗学习中,token的生成是离散的。
大白菜~
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2024-02-07 04:55
算法
人工智能
生成对抗网络
语言模型
NLP
自然语言处理
-第一章
NLP
基础
第一章
NLP
基础在本章你将学到
NLP
(
自然语言处理
)相关的基础知识。
Viterbi
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2024-02-06 21:38
机器学习概述及流程
三、人工智能主要分支1、计算机视觉(CV)2、
自然语言处理
(
NLP
):文本挖掘/分类、机器翻译、语音识别3、机器人四、机器学习工作流程简介从数据中自动分析获得模型,再利用模型对未知数据进行预测。
机智的冷露
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2024-02-06 19:36
机器学习
人工智能
机器学习
python
机器学习简要概述
机器学习+数据库=数据挖掘+工业应用=模式识别+图像处理=机器视觉+语音处理=语音识别+文本处理=
自然语言处理
二、数据集及模型数据集的划分:方法:
@Duang~
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2024-02-06 19:03
机器学习
机器学习
人工智能
算法
落地端侧,2B模型如何以小搏大?|对话面壁CEO李大海
回顾面壁智能的发展历程也确实如此,2018年脱胎于清华
NLP
实验室,发布了全球首个知识指导的预训练模型ERNIE;2020年成为悟道大模型的首发主力阵容;2022年成立OpenBMB开源社区;2022
光锥智能
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2024-02-06 18:28
人工智能
9月第一周复盘
9月第一周复盘:一:本来的目标和计划1.孩子入小学2.两个内在小孩个案3.整理上周催眠笔记二:实际的行动和成果1.论码5个2.内在小孩个案做的不太成功,只有从
NLP
做了转换3.帮小蜜蜂解答了问题4.抚触催眠越来越有手感三
富足的徐欢
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2024-02-06 17:52
词共现矩阵表示词向量和点互信息
2.
NLP
中对于给定一个句子,其中是一个单词
浅白Coder
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2024-02-06 17:55
自然语言处理
自然语言处理
深度学习
人工智能
对话系统介绍和基础神经网络模型
目前,对话系统是
NLP
的热点话题之一,在工业和日常生活中有很高的要求。聊天
浅白Coder
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2024-02-06 17:24
自然语言处理
人工智能
自然语言处理
深度学习
大白话介绍循环神经网络
循环神经网络实质为递归式的网络,它在处理时序任务表现出优良的效果,毕竟递归本来就是一步套一步的向下进行,而
自然语言处理
任务中涉及的文本天然满足这种时序性,比如我们写字就是从左到右一步步来的鸭,刚接触深度学习的友友们
浅白Coder
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2024-02-06 17:23
自然语言处理
rnn
人工智能
深度学习
神经网络
自然语言处理
循环神经网络
倍速管理专治拖延症-绝对达成读书笔记
横山信弘是阿塔克斯销售集团董事长,美国
NLP
神经语言程序学协会认定合作伙伴。
禅堂听雨
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2024-02-06 16:48
2021-02-09
NLP
心理实操作线上课 day9(21讲、22讲、23讲)
#心灵空间(上)(中)(下)【学习内容】:第21讲心灵空间(上)我是通过我的父母来到这个世界上。他不知道怎样接收爸爸的爱。让孩子看到爸爸妈妈之间的爱或者是爸爸妈妈之间的良好的关系【父母离异】。如果父母离异,孩子应该和永远尊重对方的那个人生活在一起,而不取决于谁的经济条件更加好我和爸爸之间的关系是我和这个世界上所有男性和男性能量的关系。我和妈妈之间的关系是我和这个世界上所有女性和女性能量的关系。图一
海洋7606
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2024-02-06 15:58
PyTorch(超详细)部署与激活 举起Python火炬,点亮智慧人生【Windows版】
自然语言处理
:机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理:语音识别、语音合成、说话人识别等。生
心安成长
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2024-02-06 14:04
PyTorch
python
pytorch
windows
我已长大
Nlp
执行师的初阶结束了,但真正的执行开始了。我真的发现每天都在
nlp
,每天都需要保持一份觉察,如果所学的知识和理论不能流经身体,都是谎言。
nlp
真的带给了我一样的人生,开启了我新的大脑网络。
张晨微
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2024-02-06 14:28
周末有四个聚会,你会怎么选?
第一个就是去,当地参加
nlp
基础学习两天一夜,这课程我几年前在线下和网络有学习过了。如果参加,更多是有机会认识更多女性。
思楠生涯规划
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2024-02-06 14:30
上海
NLP
课程第一天
走进今天的课堂源于飞儿的推荐,我期待着能够通过
NLP
的学习,活出如飞儿一样的喜悦、自信和热情。并且这份期待已经在我的头脑中编织出未来的蓝图,这使得对于自我蜕变的期待愈发急切。
院里的香樟树
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2024-02-06 13:25
基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统(完整系统+开发文档+部署教程等资料)
基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统一、项目概述基于机器学习TF-IDF算法Snow
NLP
大数据的智慧旅游数据分析可视化推荐系统通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化的技术,对景区数据进行爬取和收集
谁不学习揍谁!
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2024-02-06 12:01
大数据
自然语言处理
可视化
python
大数据
机器学习
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用ELECTRA做英文邮件标题分类,英文邮件短标题的分类效果能达到92%以上以及如何使用Paddle
NLP
加载和微调ELECTRA模型?(附公开数据集)
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用ELECTRA做英文邮件标题分类,英文邮件短标题的分类效果能达到92%以上以及如何使用Paddle
NLP
加载和微调ELECTRA模型?
代码讲故事
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2024-02-06 12:01
机器人智慧之心
分类
数据挖掘
ELECTRA
PaddleNLP
NLP
垃圾邮件
邮件识别
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用RoBERTa做中文邮件标题分类,模型在测试集上准确率达到98.3%以上(附公开数据集)
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用RoBERTa做中文邮件标题分类,模型在测试集上准确率达到98.3%以上(附公开数据集)。
代码讲故事
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2024-02-06 12:01
机器人智慧之心
分类
数据挖掘
RoBERTa
垃圾邮件
机器学习
深度学习
PaddleNLP
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用BERT做中文邮件内容分类,验证集准确率高达99.6%以上(附公开数据集)
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用BERT做中文邮件内容分类,验证集准确率高达99.6%以上(附公开数据集)。
代码讲故事
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2024-02-06 12:00
机器人智慧之心
bert
分类
PaddleNLP
NLP
垃圾邮件
邮件识别
深度学习
[
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
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2024-02-06 12:30
机器人智慧之心
自然语言处理
分类
人工智能
NLP
文本分类
情感分析
数据预处理
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*
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2024-02-06 10:48
NLP
自然语言处理
人工智能
20180630第47天案例学习
NLP
大师李中莹说过:“欲想孩子有所不同,家长必须先在自己的思想、言谈、行为和情绪表现方面有所不同。自己不准备改变,而只想去改变孩子的家长,是
温明春晓
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2024-02-06 10:56
NLP
_词的向量表示Word2Vec 和 Embedding
文章目录词向量Word2Vec:CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量,从而捕捉词与词之间的语义和句法关系,使得具有相似含义或相关性的词语在向量空间中距离较近。我们把语料库中的词和某些上下文信息,都“嵌入”了向量表示中。将词映射到向量空间时,会将这个词和它周围的一些词语一起学习,这就
you_are_my_sunshine*
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2024-02-06 10:10
NLP
自然语言处理
word2vec
embedding
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
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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
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2024-02-06 07:21
自然语言处理
自然语言处理(NLP)
kenLM工具库
统计语言模型
n-gram
智能纠错
【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
溢流眼泪
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2024-02-06 07:18
【科研】
机器学习
自然语言处理
人工智能
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