自然语言处理(nlp) 第16页

Transformer 自然语言处理（四）

原文：NaturalLanguageProcessingwithTransformers译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十章：从头开始训练变换器在本书的开头段落中，我们提到了一个名为GitHubCopilot的复杂应用，它使用类似GPT的变换器来执行代码自动完成，这个功能在使用新语言或框架编程、学习编程或自动生成样板代码时特别有用。其他使用AI模型进行此类用途的产品包括TabNine和

绝不原创的飞龙·2024-02-02 04:32

深度学习框架PyTorch的介绍和安装方法

它为用户提供了构建和训练深度学习模型的强大工具，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。PyTorch具有动态计算图、高效的GPU加速以及友好的Python接口等特点。

精英的英·2024-02-02 03:20

不一样的收获

再次来到nlp课程两天了，且以助教的身份，每一次收获真的不一样！除了理论之外，在和潜意识沟通方面，呈现出非常美好的画面，眼前全是鲜花！特别愉悦的感觉！

空心1217·2024-02-02 02:45

14篇最新Transformer热门论文！涵盖注意力机制、架构改进、适用性扩展等

在深度学习技术的飞速发展中，Transformer模型无疑成为了当今研究的热点，它凭借其独特的架构和强大的表达能力，在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。

AI热心分享家·2024-02-02 02:37

1.6万字全面掌握 BERT：自然语言处理（NLP）从初学到高级的全面指南

BERT（双向编码器表示来自Transformer的模型）是由Google开发的一种革命性的自然语言处理（NLP）模型。它改变了语言理解任务的格局，使机器能够理解语言中的上下文和细微差异。

深度学习算法与自然语言处理·2024-02-02 01:01

码视野·2024-02-02 01:23

心中升腾的NLPer_邱义鸿（4）

NLP+催眠治疗师+时间线疗愈师。导师：徐敬东先生。感恩！梓萱姐。陈序先生。Keywords：：TheChiefArchitect。：TheOreclethemiracle。

AnthonyChiu·2024-02-02 01:04

高自信的四个基石 + 练习

基于NLP训练，我了解自信的基础原则。在这篇短文的结尾，你也会理解它们。一旦你理解了自信的四个基石，你所需要做的就是把它们放在你生活中缺乏自信的地方。

小苜蓿大人·2024-02-02 00:03

深度学习：人工智能的新篇章

深度学习在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了突破性的成果，为人工智能的发展开辟了新的篇章。本文将介绍深度学习的基本原理、应用领域以及对社会的影响。

GIS遥感数据处理应用·2024-02-02 00:07

ChatGPT和文心一言哪个更好用？

首先，ChatGPT和文心一言都是基于自然语言处理技术的人工智能聊天机器人。它们都可以理解人类的语言，并能够进行自动回复。但是，它们在功能和性能上存在一些差异。

gfdhy·2024-02-02 00:28

人工智能与大数据：技术前沿与实践

近年来，随着深度学习和神经网络的崛起，人工智能在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著突破。1.1深度学习与神经网络深度学习是机器学习的一个子集，通过构建多层

吾忆da·2024-02-01 23:03

每日三正2019.5.25已坚持39天

在NLP的课程里

3100dd61844f·2024-02-01 23:54

今日Arxiv最热NLP大模型论文：复旦大学最新研究，如何让大模型说出“我不知道”？

引言：AI助手的真实性挑战在人工智能（AI）的发展进程中，基于大型语言模型（LLMs）的AI助手已经在多个任务中展现出惊人的性能，例如对话、解决数学问题、编写代码以及使用工具。这些模型拥有丰富的世界知识，但在面对一些知识密集型任务时，比如开放域问答，它们仍然会产生事实错误。AI助手的不真实回答可能在实际应用中造成重大风险。因此，让AI助手拒绝回答它不知道的问题是减少幻觉并保持真实性的关键方法。本文

夕小瑶·2024-02-01 22:29

今日arXiv最热NLP大模型论文：伯克利&DeepMind联合研究，RaLMSpec让检索增强LLM速度提升2-7倍！

引言：知识密集型NLP任务中的挑战与RaLM的潜力在知识密集型自然语言处理（NLP）任务中，传统的大语言模型面临着将海量知识编码进全参数化模型的巨大挑战。

夕小瑶·2024-02-01 22:29

2019-05-24

NLP里说凡事有三个以上的选择

红梅__家庭教育·2024-02-01 21:01

NLP任务之Named Entity Recognition

深度学习的实现方法：双向长短期记忆网络（BiLSTM）:BiLSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，能够捕捉序列数据中的长期依赖关系。在NER任务中，BiLSTM能有效地处理文本序列，捕捉前后文本的依赖关系。条件随机场（CRF）:CRF经常与BiLSTM结合使用，形成BiLSTM-CRF模型。CRF层能够在序列标注任务中提供额外的约束，帮助模型更准确地预测实体标签。变压器（Transforme

sunshine2853·2024-02-01 21:27

Linux中查看监听中的端口

想要查看所有监听中的TCP或UDP端口，包含使用端口和套接字状态的服务，可使用如下命令sudonetstat-tunlp命令中的选项参数有如下含义-t-显示TCP端口。-u-显示UDP端口。

kgduu·2024-02-01 19:10

CV&NLP基础1之Numpy学习

文章目录Numpy数组处理库导入numpy库并取别名为np查看numpy库里提供了哪些东西补充说明jupyer的一个功能使用numpy的随机函数随机产生数组numpy.random.rand()numpy.random.randn()——重要numpy.random.randint()生成[0,1)之间的浮点数numpy.random.choice()numpy.random.seed()nump

Waldocsdn·2024-02-01 18:41

初识大模型

1大模型定义：“大模型”全称为大型语言模型（LLM）,，狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型等

一刀道人·2024-02-01 18:14

如何开通GitHub Copilot

通过自然语言处理和机器学习技术，能够通过分析程序员编写的代码、注释和上下文信息，自动生成代码，减轻程序员的工作量,节省开发者的时间和精力。

ai使用测评·2024-02-01 17:55

CE314 Computer Science NLP

CE314/887Assignment2TextclassificationDecember2023Deadline:PleasefollowdeadlineonFASERBuildatextclassifierontheIMDBsentimentclassificationdataset,youcanuseanyclassificationmethod,butyoumusttrainingyou

zhuyu0206girl·2024-02-01 16:49

AI业务场景应用和AI专业能力，哪个更有市场？

业务场景应用，主要集中在AI技术向业务转化的价值体现，其对AI技术本身只是做单纯的应用和调参，更多的工作内容是在如何利用AI服务业务，比如智能客服，研究的是客服流程再造和优化，而非NLP本身。

神侃·2024-02-01 16:23

哈工大SCIR | 场景图生成简述

原创作者：梁家锋郑子豪王禹鑫孙一恒刘铭出处：哈工大SCIR进NLP群—>加入NLP交流群1引言场景图是一种结构表示，它将图片中的对象表示为节点，并将它们的关系表示为边。

zenRRan·2024-02-01 15:43

NLP－十分钟

前记：昨天接到一个朋友的邀请，希望我能将我学了NLP后的收获在一个公开的HR经理人沙龙上分享。本着诚心想分亨好学问的心态，去准备这次的演讲。

七月的风·2024-02-01 15:45

使用 Python 进行自然语言处理第 3 部分：使用 Python 进行文本预处理

预处理文本所需的具体步骤取决于具体数据和您手头的自然语言处理任务。常见的预处理任务包括：文本规范化——将文本转换为标准表示形式，例如全部小写。

无水先生·2024-02-01 13:13

《头脑特工队》观影感

在NLP十二条前提假设中其中一条是：只有由感官经验塑造出来的世界，没有绝

方圆1982·2024-02-01 13:37

Transformer 自然语言处理（三）

原文：NaturalLanguageProcessingwithTransformers译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第八章：使transformers在生产中更高效在之前的章节中，您已经看到了transformers如何被微调以在各种任务上产生出色的结果。然而，在许多情况下，准确性（或者您正在优化的任何指标）是不够的；如果您的最先进模型太慢或太大，无法满足应用程序的业务需求，那么它就

绝不原创的飞龙·2024-02-01 12:59

Transformer 自然语言处理（一）

原文：NaturalLanguageProcessingwithTransformers译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言当你阅读这些文字时，一个奇迹正在发生：这页上的涂鸦正在在你的大脑皮层中转化为单词、概念和情感。我的2021年11月的思想现在已成功侵入你的大脑。如果它们设法引起你的注意并在这个严酷而竞争激烈的环境中存活足够长的时间，它们可能有机会再次通过你与他人分享这些思想而繁殖。

绝不原创的飞龙·2024-02-01 12:28

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第七十七期】Mon, 15 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Mon,15Jan2024Totally57papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersMachineTranslationModelsareZero-ShotDetectorsofTranslationDirectionAuthorsMichelleWastl

hitrjj·2024-02-01 12:27

深度学习有何新进展？

这些新的结构在图像、语音和自然语言处理等领域取得了很大的成功，带来了更加准确和高效的模型。其次，针对深度学习模型的训练和优化问题，出现

博瓦科技·2024-02-01 11:31

ChatGPT：人工智能对话的革命

在人工智能的众多应用中，自然语言处理（NLP）技术的进步尤为引人注目。

Blind.894·2024-02-01 11:54

ElasticSearch分词器应用

新建一个索引article并且指定字段使用的分词器PUTarticle{"mappings":{"properties":{"content":{"type":"text","analyzer":"hanlp_index

qq_44209563·2024-02-01 11:50

2023美赛C题王牌思路，ARIMA + BertNLP 进阶版，助美赛一臂之力！

问题一：报告结果的数量每天都在变化。建立一个模型来解释这种变化使用您的模型为3月份报告的结果数量创建一个预测区间用数学建模进行建模：建立一个时间序列模型来解释每天报告结果的数量变化。该模型可以包括以下因素：季节性因素（例如周末和工作日之间的变化）、假期因素（例如国定假日）、推广因素（例如Wordle在社交媒体上的推广）、单词选择因素（一些单词可能更具挑战性，导致玩家减少）等。为了预测3月1日的报告

CS数模·2024-02-01 10:03

开发与AI的邂逅

ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具

棒棒糖的糖不含糖·2024-02-01 08:55

自然语言处理系列二十二》词性标注》词性标注原理》词性介绍

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列二十二词性标注词性介绍总结自然语言处理系列二十二词性标注词性标注

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-02-01 08:16

自然语言处理系列十二》中文分词》机器学习统计分词

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列十二中文分词机器学习统计分词总结自然语言处理系列十二中文分词中文分词

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-02-01 08:15

自然语言处理系列十五》中文分词》机器学习统计分词》CRF分词

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列十五中文分词CRF分词总结自然语言处理系列十五中文分词中文分词

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-02-01 08:15

探索智能巡检机器人深度学习的奥秘

机器学习技术已经成为人工智能领域的关键组成部分，在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控、医疗诊断等各个

超维机器人·2024-02-01 07:27

Transformer 自然语言处理（二）

原文：NaturalLanguageProcessingwithTransformers译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第五章：文本生成基于Transformer的语言模型最令人不安的特点之一是它们生成的文本几乎无法与人类写的文本区分开。一个著名的例子是OpenAI的GPT-2，当给出以下提示时：¹在一个令人震惊的发现中，科学家们发现了一群生活在安第斯山脉偏远、以前未被探索过的山谷中的独

绝不原创的飞龙·2024-02-01 07:57

#RAG|NLP|Jieba|PDF2WORD# pdf转word-换行问题

文档在生成PDF时,文宁都发生了什么。本文讲解了配置对象、resources对象和content对象的作用,以及字体、宇号、坐标、文本摆放等过程。同时,还解释了为什么PDF转word或转文字都是一行一行的以及为什么页眉页脚的问题会加大识别难度。最后提到了文本的编码和PDF中缺少文档结构标记的问题。PDF转word更像是一种逆向工程。第三方库pdf转word的痛点-格式不保留本文着力解决换行问题：源

向日葵花籽儿·2024-02-01 07:54

FuseLLM：大语言模型的知识融合！

深度学习自然语言处理原创作者：wkk论文：KNOWLEDGEFUSIONOFLARGELANGUAGEMODELS地址：https://arxiv.org/pdf/2401.10491.pdfgit:https

zenRRan·2024-02-01 07:20

少量精确数据筛选数据法for nlp

预训练的重要性在于它可以让模型从大量的数据中学习到通用的知识和特征，这些知识和特征可以在后续的任务中得到应用。预训练可以看作是给模型提供了一个初始的知识库，使得模型在特定任务上具有更好的泛化能力和表现。然而，预训练并不是万能的，有时候预训练模型可能会学习到与目标任务不相关的特征，导致模型在特定任务上表现不佳。因此，需要对数据进行清洗，确保预训练的数据与目标任务的相关性。一种方法是通过评分系统筛选出

东方佑·2024-02-01 07:43

GPT-3.5沐灵AI：颠覆聊天体验的语言之灵

AI工具集导航（Ai-321.com）沐灵AI官网：https://chat.immuseai.com在信息爆炸的时代，我们对自然语言处理技术的需求越来越迫切。

AiBoxss·2024-02-01 06:25

语言革命：NLP与GPT-3.5如何改变我们的世界

文章目录前言一、技术进步与应用场景1.1技术进步1.2应用场景二、挑战与前景三、伦理和社会影响四、实践经验五、总结与展望前言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支

屿小夏·2024-02-01 06:51

免费使用支持离线部署使用的 txt2video 文本生成视频大模型(Text-to-Video-Synthesis Model)

这些模型使用深度学习技术，并结合计算机视觉和自然语言处理领域的知识，以

代码讲故事·2024-02-01 06:43

GPT-3被超越？解读低能耗、高性能的GlaM模型

GPT-3自问世以来在多项自然语言处理的任务上都有超强的表现。但是训练GPT-3这样庞大

NLP论文解读·2024-02-01 06:02

神奇之旅第一天

上海nlp课程在今天正式开始啦！回顾一天，接收到了来自外在和内在比较震撼的直接刺激，也有一些突破。1.外在震撼外在的刺激源于应童老师和危娜老师，以及整个学习团队的场域能量。

漫步的小马驹·2024-02-01 05:12

七天的NLP学习旅程——吴灏

我很庆幸2019年十一的七天长假参加了徐敬东导师的课程：NLP执行师+催眠治疗+时间线治疗师课程。

茉莉香片_1ce7·2024-02-01 05:38

【NLP教程】用python调用百度AI开放平台进行情感倾向分析

一、背景Hi，大家！我是@马哥python说，一名10年程序猿。今天我来演示一下：通过百度AI开放平台，利用python调用百度接口进行中文情感倾向分析，并得出情感极性分为积极、消极还是中性以及置信度结果。二、操作步骤首先，打开百度AI首页：百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台在顶部菜单，依次选择：开放能力->语言与知识->语言理解->情感倾向分析，如图所示：情感倾向分析菜单在服务列表中，

马哥python说·2024-02-01 04:19

基于腾讯云自然语言处理 NLP服务实现文本情感分析

文章目录一、前言二、NLP服务简介三、Python调用腾讯云NLP服务SDK构建情感分析处理3.1开通腾讯云NLP服务3.2创建的腾讯云持久证书（如果已创建请跳过）3.2在腾讯云服务器中安装Git工具以及

bluetata·2024-02-01 04:18

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