自然语言处理学习日记

自然语言处理5——发掘隐藏规律 - Python中的关联规则挖掘

目录写在开头1.了解关联规则挖掘的概念和实际应用1.1关联规则挖掘在市场分析和购物篮分析中的应用1.2关联规则的定义和基本原理1.3应用场景2.使用Apriori算法和FP-growth算法进行关联规则挖掘2.1Apriori算法的工作原理和实现步骤2.2FP-growth算法的优势和使用方法2.3Apriori算法vsFP-growth算法3.结果解读和关联规则可视化3.1如何解读挖掘出的关联规
theskylife·2024-01-08 07:35

机器学习周报第十六周

序列模型和注意力机制2.1seq2seq（sequencetosequence）模型2.2注意力模型直观理解总结摘要词嵌入、序列到序列模型（Seq2Seq）以及注意力机制是深度学习中的三个重要组成部分，它们共同推动了自然语言处理的发展
Ramos_zl·2024-01-08 06:32

mnn-llm: 大语言模型端侧CPU推理优化

这些模型在自然语言处理的各
阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2024-01-08 03:48

WorkPlus AI助理为企业提供智能客服的机器人解决方案

通过自然语言处理和机器学习等先进技术，WorkPlusAI
恒拓高科WorkPlus·2024-01-08 02:36

【认知计算】《智能追踪》

认知计算一般采用语义内容分析、自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP
德天老师·2024-01-08 00:09

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十一期】Fri, 5 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,5Jan2024Totally28papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersLLaMAPro
hitrjj·2024-01-07 23:37

使用chatgpt完成代码写作（免费收藏级）

本文末尾会提供4.0的使用方法前言：聊天机器人GPT（GenerativePre-trainingTransformer）是一个强大的自然语言处理（NLP）模型。
爱编程-爱生活·2024-01-07 20:53

自然语言处理

以下是7节课，可帮助您开始使用Python中的自然语言处理深度学习并提高工作效率：第01课：深度学习和自然语言第02课：清理文本数据第03课：词袋模型第04课：词嵌入表示第05课：学习嵌入第06课：对文本进行分类第
闪闪发亮的小星星·2024-01-07 19:27

[书生·浦语大模型实战营]——轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。常用结构这种模型通常采用深度
不是吧这都有重名·2024-01-07 16:27

AI到底是啥？

AI的技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。目前，AI已经广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通、娱乐等，使得机器能够自动化执行某些任务，从而提高效率和准确性。AI的爆火，以上信
Miya(QQ3088716563)·2024-01-07 16:34

2023年关键字降本增“笑”，2024年的关键字会是什么呢？

一、2023年回顾关键词：ChatGPT、AI、降本增效1.1、2023年在技术领域概况2023年出现的引人注目的新技术和热门趋势：自然语言处理（NL
玄明Hanko·2024-01-07 15:09

基于GPT-2的新闻文本生成——News Creator，使用MindSpore实现

基于GPT-2的新闻本文生成——NewsCreator基于GPT-2的新闻本文生成项目——NewsCreator，是一个创新的自然语言处理项目，使用GPT-2作为核心模型，并结合专为新闻内容设计的AGnews
青云遮夜雨·2024-01-07 13:54

用通俗易懂的方式讲解：一文讲透NLP算法(Python)

一、自然语言处理（NLP）简介NLP，自然语言处理就是用计算机来分析和生成自然语言（文本、语音），目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进行人机交互，从而更便捷、有效地进行信息管理。
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-07 13:43

自然语言处理24-T5模型的介绍与训练过程，利用简单构造数据训练微调该模型，体验整个过程

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理24-T5模型的介绍与训练过程，利用简单构造数据训练微调该模型，体验整个过程。
微学AI·2024-01-07 13:42

迁移学习是什么

还是借用《huggingface自然语言处理详解》中的简单定义（P36）huggingface中提供巨大的模型库，虽然其中的很多模型性能表现的非常出色，但这些模型往往在广义的数据集上训练的，缺乏针对特定数据集的优化
不当菜鸡的程序媛·2024-01-07 12:07

backbone

还是借用huggingface书里面的一句话：在BERT,GPT,Transformers模型被提出之前，被广泛使用的自然语言处理网络结构式RNN。
不当菜鸡的程序媛·2024-01-07 12:03

LLM——检索增强生成RAG

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）定义工作原理应用优势挑战结论定义RAG是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的自然语言处理技术。
bulingg·2024-01-07 12:39

深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用

3Skip-gram模型3.1Skip-gram模型简介3.2目标词预测上下文3.3词语关联性的捕捉4优化Word2Vec模型的方法4.1负采样和分层softmax4.2动态调整滑动窗口大小5结语前言在自然语言处理领域
cooldream2009·2024-01-07 11:52

自然语言处理NLP：使用DisBert模型完成文本二分类任务(Pytorch)

项目来源于kaggle竞赛，地址为：NaturalLanguageProcessingwithDisasterTweets|Kaggle本文主要是对本人学习NLP的过程做个总结和记录，以方便日后复习，当然如果本文能帮助到阅读该文的读者，我会感到很开心。该项目通过建立一个机器学习模型，预测哪些推文是关于真实灾难的，哪些不是。首先读取数据，看一下数据的样子，数据在kaggle上可直接下载。可以看到有用
我还是充钱那个少年@·2024-01-07 11:48

PEFT: 在低资源硬件上对十亿规模模型进行参数高效微调

1引言最近，深度学习的研究中出现了许多大型预训练模型，例如GPT-3、BERT等，这些模型可以在多种自然语言处理任务中取得优异的性能表现。
智慧医疗探索者·2024-01-07 10:06

[Java学习日记]日志、类加载器、XML、DTD与schema、XML解析、XPath、单元测试、Assert、BeforeAfter、注解、自定义注解、注解案例

下面的案例中只是做一个简单的了解，不做深入理解啦目录一.使用Logback写日志二.类加载器三.XML四.XML编写规定：DTD与schema五.XML解析六.XPath七.单元测试七.Assert（断言）：检验方法结果八.使用before与after注解备份与还原数据九.注解十.自定义注解十一.注解案例：用注解模拟JUnit使用到的部分jar包版本如下：一.使用Logback写日志使用Logba
幻想黑客Coya·2024-01-07 10:47

[Java学习日记] 网络编程拓展

目录一.使用TCP协议进行多发多收二.实现服务端对客户端消息的接收与反馈三.上传文件案例四.接收多用户上传文件案例五.线程池优化上传文件案例六.控制台版聊天室（TCP协议）一.使用TCP协议进行多发多收使用TCP协议进行多发多收1.在这个案例中，需要如何创建输入输出流？使用的套接字对象与io流只用创建一次就行，通过循环进行多发多收2.在这个案例中如何设置停止条件呢？当客户端与服务器断开连接时(发送
幻想黑客Coya·2024-01-07 10:17

[java学习日记]反射、动态代理

目录一.反射的简单解释与获取字节码文件对象二.获取构造方法对象Constructor三.反射获取字节码文件中的成员变量Field四.反射获取字节码文件中的成员方法：Method五.反射练习：保存信息六.反射练习：利用配置文件（存储类名和方法名)，动态创建对象并调用方法七.动态代理一.反射的简单解释与获取字节码文件对象反射：允许对封装类的成员变量、构造方法、成员方法获取出来然后进行操作，或者获取到如
幻想黑客Coya·2024-01-07 10:17

[Java学习日记]多线程练习、线程池

目录一.案例：五个人抢红包二.案例：两个抽奖池抽奖三.案例：两个抽奖池抽奖：获取线程运行的结果四.线程池：用来存放线程，避免多次重复创建线程五.自定义线程池六.最大并行数与线程池大小一.案例：五个人抢红包1.如何保证只留下两位小数，并且计算精确呢？使用大浮点数类,使用setScale方法保留小数2.如何保证随机的数字最小是一分钱呢？设置最小中奖金额，如果随机到的数字小于这个数的话，就让这个数变成这
幻想黑客Coya·2024-01-07 10:16

[Java学习日记]网络编程

目录一.常见的软件架构、网络编程三要素、IP二.利用UDP发送与接收数据三.改聊天室四.组播案例五.TCP通信案例一.常见的软件架构、网络编程三要素、IP网络编程：在网络通信协议下，不同的计算机上运行的程序进行的数据传输在Java中可以使用java.net包下的技术轻松开发出常见的网络应用程序常见的软件架构：BS/CS1.CS是什么架构？ClientAndServer（客户端与服务器）本地客户端需
幻想黑客Coya·2024-01-07 10:16

[Java学习日记]多线程

目录一.多线程的第一种实现方式二.多线程的第二种实现方式三.多线程第三种实现方式四.多线程中的常用方法五.线程优先级六.守护线程(备胎线程)七.出让线程（礼让线程）八.插入线程（插队线程）九.线程的生命周期与安全问题十.同步代码块synchronized十一.同步方法十二.锁对象Lock十三.死锁案例十四.等待唤醒机制十五.利用阻塞队列实现等待唤醒机制(不使用锁)一.多线程的第一种实现方式1.什么
幻想黑客Coya·2024-01-07 10:46

论文浅尝 | 基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习

作者丨罗凌学校丨大连理工大学博士生研究方向丨深度学习，文本分类，实体识别联合学习（Jointlearning）一词并不是一个最近才出现的术语，在自然语言处理领域，很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型
开放知识图谱·2024-01-07 09:38

论文浅尝 | 通过对比学习优化用于命名实体识别的双编码器

笔记整理：陆星宇，东南大学硕士，研究方向为自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2208.14565动机命名实体识别（NER）是识别与命名实体相关的文本片段并将其分类到预定义的实体类型
开放知识图谱·2024-01-07 09:08

论文浅尝 | 基于属性嵌入的知识图谱实体对齐

论文笔记整理：王中昊，天津大学硕士，方向：自然语言处理。
开放知识图谱·2024-01-07 09:06

论文浅尝 | 以词-词关系进行分类的统一命名实体识别

笔记整理：曹旭东，东南大学硕士，研究方向为知识图谱构建、自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2112.100701.动机在以前的工作中，命名实体识别（NER）涉及的主要问题有三种类型
开放知识图谱·2024-01-07 09:34

人工智能（AI）会如何改变我们的工作和生活

随着机器学习、自然语言处理和计算机视觉的不断进步，AI正被广泛运用于解决复杂难题、自动化繁琐任务，并创造出新的产品和服务。
I'm an Engineer·2024-01-07 07:03

【NLP】2024年改变人工智能的前六大NLP语言模型

在快速发展的人工智能领域，自然语言处理已成为研究人员和开发人员关注的焦点。作为这一领域显著进步的证明，近年来出现了几种开创性的语言模型，突破了机器能够理解和生成的界限。
架构师研究会·2024-01-07 07:32

解锁未来商务智能：Saas与AI的协同创新

1.AI的商务应用AI技术如自然语言处理、机器学习和深度学习等，在商务领域展现出了巨大的应用前景。以下是AI在商务中的典型应用场景：智能客服：利用语音识别和自然语
benhuyun_dev·2024-01-07 06:54

Saas中智能客服的应用

这些系统基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术，能够理解用户的提问，并提供准确、实时的答案。通过虚拟助手，用户可以获取
benhuyun_dev·2024-01-07 06:54

一个Saas智能客服方案

以下是一个可能的SaaS智能客服方案的关键组件：1、自动问答系统：集成自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术，构建自动问答系统，以回答常见问题。
benhuyun_dev·2024-01-07 06:54

0-自然语言处理基础知识

优点缺点使用场景1transformers1.1什么是transformerstransformers是由HuggingFace团队开发的一个非常流行的开源库，它为自然语言处理（NLP）提供了大量预训练的模型
赵孝正·2024-01-07 06:13

语义网络：深入理解知识图谱

知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，在信息检索、自然语言处理和智能推理等领域中发挥着重要作用。而语义网络作为知识图谱的一种形式，通过节点和边的连接关系来描述实体和概念之间的语义关联。
数据科学探险导航·2024-01-07 05:07

自然语言处理的语义建模介绍

摘要：本文主要是简单介绍了自然语言处理(NLP)的语义建模思想。在本文中，我将简单介绍自然语言处理(NLP)的语义建模思想。
城市中迷途小书童·2024-01-07 04:05

【自然语言处理】Transformer-XL 讲解

Transformer-XL首先需要明确，Transformer-XL（XL是extralong的简写）只是一个堆叠了自注意力层的BPTT语言模型，并不是Transformer原始论文中提到的编码器-解码器架构，也不是原始Transformer中的编码器部分或者解码器部分，根据其大致实现可以将其理解为丢弃crossattention模块的Transformer解码器。之所以名字包含“Transfo
不牌不改·2024-01-06 23:24

探索VSCode新宠：AI小助手，让你编程如虎添翼！

这款插件集成了多个超强大的模型，如GPT-4、GPT4.0、XINGHUO-2、CLAUDE-2、LLAMA-2-13B-CHAT等，它们都是顶尖的自然语言处理模型。
洛洛31·2024-01-06 21:13

Python拼音转汉字API

2、拼音转汉字可以应用在自然语言处理中，例如将音频转化为文字，从而实现语音识别等功能。3、拼音转汉字在中文
卖兔子的胡萝卜zz·2024-01-06 18:55

【赠书第16期】码上行动：用ChatGPT学会Python编程

其中，ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的聊天机器人，它能够通过学习和理解人类语言来进行对话。同时，Python作为一种流行的编程语言，也被广泛应用
EmotionFlying·2024-01-06 13:08

知人善用•把合适的人放在合适的位置上

【优胜行动派❤️学习日记】[打卡宝宝]：张娜[打卡日期]：2018.12.26[学习笔记]：有时候，就算我们试着去激发善意，提高人的主动性，或者设计系统，梳理人财物之间的关系，也不一定能提高管理效率。
Anna7090·2024-01-06 12:20

2022-03-19

自然语言处理实验演示-08.词形还原（Lemmatization）词形还原和词干提取比较相似，将一个任意形式的单词转换为语法基础形式。
跨象乘云·2024-01-06 08:45

Android 学习日记----jetpack---androidx.viewModel

jetpackJetpack是一套库、工具和指南，可帮助开发者更轻松地编写优质应用。这些组件可帮助您遵循最佳做法、让您摆脱编写样板代码的工作并简化复杂任务，以便您将精力集中放在所需的代码上。Jetpack包含与平台API解除捆绑的androidx.*软件包库。这意味着，它可以提供向后兼容性，且比Android平台的更新频率更高，以此确保您始终可以获取最新且最好的Jetpack组件版本。这里是jet
太阳冰心·2024-01-06 07:11

词向量技术 | SkipGram词向量模型的训练以及词的余弦相似度计算

词向量是表示自然语言里单词的一种方法，词向量技术在自然语言处理中也有着举足轻重的作用，通过这种方法，实现把自然语言计算转换为向量计算。
源于花海·2024-01-06 07:27

中文分词算法 | 基于词表的三种分词算法

最近在学习自然语言处理（NLP）的相关知识，加上这学期开了自然语言处理这门课，并且在飞桨AIStudio上初步学习并运行相关项目。
源于花海·2024-01-06 07:56

ChatGPT实战手册

ChatGPT是OpenAI的一个强大的自然语言处理模型，它可以生成人类般的文本。在这篇文章中，我们将通过一个实战示例来展示如何安装、配置和使用ChatGPT。
ivwdcwso·2024-01-06 07:48

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第六十六期】Tue, 31 Oct 2023

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue,31Oct2023(showingfirst100of141entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersTheEval4NLP2023SharedTaskonPromptingLargeLanguageModelsasExplainableMetr
hitrjj·2024-01-06 07:10

2019年创客素质教育晨报

据透露，针对在线教育行业，腾讯云基于智能语音、智能图像、机器学习、自然语言处理和音视频等底层能力，推出了“腾讯智学解决方案”。
81224ff12082·2024-01-06 07:21
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