自然语言处理人工智能深度学习第10页

ACL 2022 VLN视觉和语言导航：任务、方法和未来方向综述

视觉和语言导航（VLN）是实现这一目标的一个基础性和跨学科的研究课题，越来越受到自然语言处理、计算机视觉、机器人和机器学习社区的关注。

善良的L君丶·2024-02-04 09:51

深度学习的进展

2.应用领域的拓展：深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功，同时也在生物医学、金融、交通等领域得到了广泛应用。

番茄不是西红柿1·2024-02-04 08:20

论文浅尝 | 大型语言模型的人类对齐

笔记整理：方润楠、习泽坤，浙江大学硕士，研究方向为自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2307.12966概述这份综述探讨了针对大型语言模型（LLMs）的人类期望进行对齐的技术

开放知识图谱·2024-02-04 07:04

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

前言随着深度学习和大数据技术的迅猛发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）取得了显著的进步。

想你依然心痛·2024-02-04 06:41

有哪些流行的中文开源语言模型？

支持中文的流行开源语言模型有很多，这些模型在自然语言处理领域的中文任务上表现出色，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。以下是一些支持中文的流行开源语言模型：1.

qq_20984273·2024-02-04 06:41

举例说明自然语言处理（NLP）技术

自然语言处理（NLP）技术是一种使计算机能够理解和处理人类自然语言的领域。以下是一些常见的NLP技术的例子：文本分类：将文本按类别进行分类，例如将电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

做一个AC梦·2024-02-04 04:26

ChatGPT源码：NineAi新版AI系统网站源码

购买本专栏可免费下载栏目内所有资源不受限制，持续发布中，需要注意的是，本专栏为批量下载专用，并无法保证某款源码或者插件绝对可用，介意不要购买）NineAI.ChatGPT是基于ChatGPT开发的一个人工智能技术驱动的自然语言处理工具

很酷的站长·2024-02-04 01:22

自然语言处理——6.3 HMM之前向算法

解决问题1：快速计算观察序列概率给定模型和观察序列，快速计算：1.基本方法对于给定的状态序列,?困难如果模型有个不同的状态，时间长度为，那么有个可能的状态序列，搜索路径成指数级组合爆炸。2.解决方法：动态规——前向算法(Theforwardprocedure)1）基本思想：定义前向变量如果可以高效地计算，就可以高效地求得。因为是在到达状态时观察到序列的概率(所有可能的概率之和)：动态规划计算：在时

SpareNoEfforts·2024-02-04 01:37

LLM大模型

LLM模型是一种用于自然语言处理的语言模型，它是基于预训练的深度学习模型。LLM代表"LanguageLearningModel"，它的目标是通过大规模的文本数据来学习语言的表示和语义理解。

程序小勇·2024-02-03 22:05

2021-04-12

##目录[1.新手上路](#1-新手上路)-[1.1自然语言与编程语言的比较](#11-自然语言与编程语言的比较)-[1.2自然语言处理的层次](#12-自然语言处理的层次)-[1.3自然语言处理的流派

零一安·2024-02-03 20:43

【文本到上下文 #8】NLP中的变形金刚：解码游戏规则改变者

一、说明欢迎来到我们对不断发展的自然语言处理（NLP）领域的探索的第8章。在本期中，我们将重点介绍一项重塑NLP格局的突破性创新：Transformers。

无水先生·2024-02-03 20:22

【自然语言处理】P3 spaCy 与 NLTK（分词、词形还原与词干提取）以及 Porter 和 Snowball

目录准备工作spaCyNLTK文本分词spaCyNLTK词形还原spaCyNLTK词干提取PorterSnowballstemmers在自然语言处理（NLP）中，文本分词是将文本拆分为单词或词组的过程，

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 20:17

Transformer在GNN的前沿综述

1介绍Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色，但在图级预测中表现不佳。

数据派THU·2024-02-03 19:46

人工智能深度学习发展历程-纪年录

前言为了理解模型之间的改进关系、明确深度学习的发展目标、提高自身对模型的深度理解、贯彻爱与和平的理念。总之，我做了如下表格。时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001随机森林2010ReLUrelu激活函数，解决梯度消失2012Dro

犟小孩·2024-02-03 19:37

ChatGPT: 人工智能技术的崭新应用

而ChatGPT（GenerativePre-trainedTransformer）则是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它已经成为了人工智能技术领域的热门话题。本文将

久邦科技·2024-02-03 17:39

云微呼AI外呼技术：智能化营销的未来趋势

AI外呼技术结合了语音识别、自然语言处理和大数据分析等先进技术，为企业提供了更高效、更个性化的客户沟通解决方案。本文将探讨AI外呼技术的发展趋势、优势以及对营销领域的影响。

云微呼·2024-02-03 15:45

云微呼AI外呼：数字时代营销的智能引擎

AI外呼技术利用人工智能技术，通过语音识别、自然语言处理等技术手段，实现了自动化的电话拨打和信息传递，为企业提供了高效、个性化的客户沟通解决方案。

云微呼·2024-02-03 15:45

自然语言处理——5.2 语言模型（参数估计）

两个重要概念：训练语料(trainingdata)：用于建立模型，确定模型参数的已知语料。最大似然估计(maximumlikelihoodEvaluation,MLE):用相对频率计算概率的方法。最大似然估计求法对于n-gram，参数可由最大似然估计求得：其中，是历史串在给定语料中出现的次数，即,不管是什么。是在给定的条件下出现的相对频度，分子为与同出现的次数。举例例如，给定训练语料：“Johnr

SpareNoEfforts·2024-02-03 13:28

【自然语言处理】P1 对文本编码（One-Hot 与 TF-IDF）

目录独热表示（One-hot）TF-IDF此外对文本编码，目标是将自然语言文本表示为向量，从而便于继续处理和分析文本数据。三种常用对文本编码方法如下：独热表示（One-hot）独热表示（One-hotencoding）将句子中的每个单词转换为一个固定长度的二进制向量，其中每个向量表示句子中单词的独热编码。这个过程通常包括建立词库、独热编码两个步骤：#以这两个句子建立独热表示：Timefliesli

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 13:32

自然语言处理（NLP）—— Dialogflow ES聊天机器人

1.背景介绍这个实验室的目标是让你了解并使用Google的Dialogflow服务。Dialogflow是一个可以让你创建聊天机器人的服务，这个过程不需要或者只需要很少的编程技能。1.1账号的创建为了完成这个实验室，你需要在以下网站上创建账号：1.1DialogflowDialogflow:www.dialogflow.com（如果你有Google账号，可以直接使用它登录）；1.2ngrokngr

思诺学长·2024-02-03 12:13

NLP_NLP技术的演进史

从这里我们可以看出，AI最早的愿景与自然语言处理息息相关。NLP问题是AI从诞生之日起就亟须解决的主要问题。基于规则:在随后的数十年中，人们尝试通过基于语法和语义规则的方法来解决NLP问题。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:06

自然语言nlp学习五

6-10文本生成--介绍_哔哩哔哩_bilibili在自然语言处理（NLP,NaturalLanguageProcessing）领域，“sequence”通常是指一个有序的数据集合，它由一系列元素按照特定顺序排列而成

wangqiaowq·2024-02-03 10:05

大模型应用开发-实用开源项目汇总

写代码的中青年·2024-02-03 09:32

机器学习入门-----sklearn

目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题；目标值是连续的数值的话叫做回归问题；统称监督学习；另一类是无监督学习，这一类的数据集没有目标值，典型：聚类；做什么可以进行传统预测、图像识别、自然语言处理传统预测店铺销量预测

辣椒酱.·2024-02-03 07:30

灵伴科技（Rokid）借助 Knative 实现 AI 应用云原生 Serverless 化

公司通过语音识别、自然语言处理、计算机视觉、光学显示、芯片平台、硬件设计等多领域研究，将前沿的Al和AR技术与行业应用相结合，为不同垂直领域的客户提供

阿里云云原生·2024-02-03 07:29

【自然语言处理】P2 PyTorch 基础 - 张量

目录安装PyTorch张量创建张量操作张量索引、切片、联合操作CUDA张量本系列博文我们将使用PyTorch来实现深度学习模型等。PyTorch是一个开源的、社区驱动的深度学习框架。拥有强大的工具和库生态系统，包含TorchVision（用于图像处理）、TorchText（用于文本处理）、TorchAudio（用于音频处理）等。安装PyTorch网址：https://pytorch.org/根据系

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 07:45

中国文化之光：微博数据的探索与可视化分析

然后，gensim也加入了，它擅长于自然语言处理，就像是让数据说话的魔术师。接着，咱们用了simple_preprocess，这个就像是个文本切

八块腹肌的小胖·2024-02-03 04:10

Open Assistant 真的可以平替拆GPT吗

它提供了一组用于处理自然语言处理、意图识别和对话管理的预构建组件，以及用于训练和部署模型的工具。OpenAssistant的一个主要优点是它的灵活性。它可以

一号专家智囊团·2024-02-03 04:16

探索自然语言处理在改善搜索引擎、语音助手和机器翻译中的应用

前言自然语言处理（NLP）是人工智能领域中与人类语言相关的重要研究方向，随着深度学习和大数据技术的不断进步，NLP在近年来取得了令人瞩目的进展。

想你依然心痛·2024-02-03 02:28

自然语言处理（02/10）：自然语言处理任务和应用程序

一、描述在广阔的人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个迷人而充满活力的领域。NLP弥合了计算机和人类语言之间的鸿沟，使机器能够理解、解释和生成类似人类的文本。

无水先生·2024-02-02 22:49

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个

懒猫gg·2024-02-02 22:19

OpenAI开放新功能，可通过@一键调用任意GPTs

作为人工智能领域的重要成果之一，OpenAI的GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型在自然语言处理方面取得了巨大的突破。

庄泽峰·2024-02-02 22:13

开放式人工智能：聚焦OpenAI的发展历程

的里程碑事件研究成果及突破组织结构与模式的转变与微软的合作OpenAI的主要产品与技术GPT系列GPT-1GPT-2GPT-3GPT-3.5GPT-4GPT-4的创新及其对人工智能应用的潜在影响更高效的自然语言处理多模态学习平台智能数据分析个性化医疗和

kadog·2024-02-02 21:11

Dust | 糖·2024-02-02 20:37

Python 深度学习实战：聊天机器人

在现实生活中，深度学习已经广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。而聊天机器人则是自然语言处理的一个重要应用之一，它可以通过深度学习技术来实现对用户输入的文本进行理解和回复。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:47

码多多ChatAI智能聊天系统：打造智能营销

产品介绍:码多多ChatAI智能聊天系统是一款基于人工智能技术的聊天机器人，具备自然语言处理、情感识别和多轮对话能力。

什么软件好·2024-02-02 18:28

基于Transformer结构的扩散模型综述

这一类模型，如GPT系列，以其强大的语言理解和生成能力，成功地应用于自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域。扩散模型通常使用一个基于卷积的

张小殊.·2024-02-02 17:14

一文读懂大语言模型

随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）成为了热门的研究领域之一。

virtaitech·2024-02-02 16:20

使用 PyTorch 构建 NLP 聊天机器人

查看JavaScript中的自然语言处理（NLP）（系列）二、设置Python环境我们首先需要一个环境来运行我们的聊天机器人代码。本指南使用Python

无水先生·2024-02-02 16:09

为什么说2023年是AI元年

首先，AI技术在计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大的进展，使得机器能够更准确地理解人类语言和图像，从而更好地为人类提供服务。例如，AI图像和语音识别技术的广泛应用，使得人们可以更加便

卢卡上学·2024-02-02 11:28

【读点论文】A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding

通过深度学习的发展，自然语言处理和计算机视觉领域已经取得了巨大的进步，这些方法已经开始融入当代文档理解系统。在这篇调查论文中，我们回顾

羞儿·2024-02-02 09:39

深度学习的新前沿：突破、应用与挑战

作为模仿人脑结构和功能的强大工具，深度神经网络在图像识别、自然语言处理、医学诊断等多个领域取得了显著成就。但是，随着技术的不断推进，深度学习也在不断地进化和扩展其能力边界。

尘中928·2024-02-02 09:08

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。

GodFishhh·2024-02-02 09:07

操作系统复习总结——文件管理

博客主页：是dream系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：但愿每次回忆，对生活都不感到负疚。

是dream·2024-02-02 08:35

【NLP】Datawhale-AI夏令营Day6-7打卡：大模型

⭐️最近参加了由Datawhale主办、联合科大讯飞、阿里云天池发起的AI夏令营（第三期），我参与了深度学习实践-NLP（自然语言处理）方向⭐️作为NLP小白，我希望能通过本次夏令营的学习实践，对NLP

不雨_亦潇潇·2024-02-02 07:51

广告行业中那些趣事系列70：狂飙的ChatGPT：从技术原理到应用案例

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第七十篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。

数据拾光者·2024-02-02 06:39

广告行业中那些趣事系列69：使用LLM+prompt进行数据标注任务实践

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第六十九篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。

数据拾光者·2024-02-02 06:09

广告行业中那些趣事系列68：五花八门的训练范式，你真的了解了吗

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第六十八篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇主要介绍有监督、无监督、半监督、弱监督、蒸馏等五花八门的训练范式。