自然语言处理学习篇第9页

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）长短期记忆网络（LSTM）实际应用案例图像识别语音到文本转换自然语言处理深度学习的应用实例自然语言处理

jcfszxc·2024-02-08 02:48

学习PyTorch中的注意力机制和Transformer架构

1.背景介绍注意力机制和Transformer架构是深度学习领域的重要概念和技术，它们在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。

禅与计算机程序设计艺术·2024-02-08 02:13

python实现文本情感分析

以下是一个简单的Python示例，使用了TextBlob库，这是一个用于处理文本数据的自然语言处理库。

程序员奇奇·2024-02-08 00:09

论文智能降重软件神码ai

这些软件利用先进的自然语言处理和机器学习技术，帮助我们快速识别和修改

Leospanb87·2024-02-07 22:01

文心一言论文查重重复率高吗

以下是针对论文重复率高的情况，提供一些修改建议和技巧，可以借助此类工具：文心一言论文查重重复率高吗文心一言是百度推出的AI语言模型，具有强大的自然语言处理能力。

Leospanb87·2024-02-07 22:31

自然语言处理中的embeddings

1.背景自2010年代初以来，嵌入一直是自然语言处理（NLP）的主流热词之一。将信息编码成低维向量表示，在现代机器学习算法中很容易集成，这在NLP的发展中起到了核心作用。

一个好梦·2024-02-07 19:21

HanziNLP 软件包介绍-中文自然语言处理，建模和可视化

HanziNLP一个用户友好且易于使用的自然语言处理包，专为中文文本分析、建模和可视化而设计。HanziNLP中的所有功能都支持中文文本，并且非常适用于中文文本分析！

miracles_S·2024-02-07 19:20

【自然语言处理-工具篇】spaCy＜1＞--介绍及安装指南

目录前言安装指南pipcondaspaCy升级总结前言spaCy是一个开源的自然语言处理库，用于处理和分析文本数据。它提供了许多功能，包括分词、词性标注

大表哥汽车人·2024-02-07 19:50

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

目录1.距离和相似度2.反馈及改进线性判别分析1.距离和相似度我们可以使用相似度评分（或距离），根据两篇文档的表达向量间的相似度（或距离）来判断文档间有多相似。LSA能够保持较大的距离，但它并不能总保持较小的距离（文档之间关系的精细结构）。LSA底层的SVD算法的重点是使新主题向量空间中所有文档之间的方差最大化。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·2024-02-07 19:50

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·2024-02-07 19:46

学习篇：战略分析学习(产业环境分析）

战略与风险管理的课程学习第二章《战略分析》，它是整个战略课程里面很重要的一章。为了将它牢记于心，我必须单独梳理和学习战略分析包含外部环境分析和内部环境分析外部环境分析又分为宏观环境分析（俗称PEST分析）、产业环境分析、竞争环境分析和国际竞争优势分析。今天重点是产业环境分析，它内包含产品生命周期、产业五种竞争力、成功关键因素分析。今天早上10分钟课程学习产业环境分析内的产品生命周期产品生命周期按时

灵秀爱写作·2024-02-07 17:03

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·2024-02-07 16:38

数据结构（C++）学习篇（三）：线性表（链式表示和实现）

目录链式存储结构单链表2.存储结构3.定义4.初始化单链表5.判断链表是否为空6.销毁7.清空链表（链表存在但是没有元素）8.求表长9.获取元素（取第i个元素的值）10.按值查找10.1根据指定数据获取该数据所在的位置10.2根据指定数据获取该数据的位置序号11.插入12.删除13.建立单链表13.1头插法13.2尾插法链式存储结构线性表中数据元素（结点）在存储器中的位置是任意的，即：逻辑上相邻，

盖世汤猿·2024-02-07 15:55

数据结构（C++）学习篇（四）：线性表（循环链表）

盖世汤猿·2024-02-07 15:55

数据结构（C++）学习篇（七）：字符串

盖世汤猿·2024-02-07 15:25

数据结构（C++）学习篇（一）：前传

目录两个重要的能力学习目的如何学习非数值计算的程序设计方法基本概念及术语思维导图两个重要的能力抽象-----“不抽象，就无法深入思考”；去干扰，找本质（数学工具，逻辑能力）还原----“不还原，我们就看不到本来面目”；具体落地实施，增强实践（编程能力）理工科思维：数据、量化、逻辑计算机思维：解决问题的流程，包括一系列特征、处理方法、方式、流程；更强调逻辑性学习目的培养具体的技能（编程、软件开发..

盖世汤猿·2024-02-07 15:24

数据结构（C++）学习篇（二）：线性表（顺序表示和实现）

目录线性结构线性表逻辑结构顺序存储结构线性表的顺序表示和实现1.线性表的定义2.线性表的初始化3.销毁线性表L和清空线性表L4.判断线性表L是否为空和求线性表L长度5.根据位置i获取对应位置的元素内容6.按值查找7.插入8.删除顺序表优缺点课外阅读线性结构只有一个头结点和尾结点；除头尾结点外，其他结点只有一个直接前驱和一个直接后驱线性结构反映结点间的逻辑关系是：一对一（1:1）==========

盖世汤猿·2024-02-07 15:24

数据结构（C++）学习篇（六）：线性表（栈和队列）

盖世汤猿·2024-02-07 15:22

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·2024-02-07 13:02

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·2024-02-07 12:18

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·2024-02-07 12:17

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·2024-02-07 10:05

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。·2024-02-07 09:08

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。·2024-02-07 09:07

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·2024-02-07 08:20

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、自然语言处理

微学AI·2024-02-07 08:41

【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·2024-02-07 07:11

飞桨自然语言处理框架 paddlenlp的 trainer

飞桨（PaddlePaddle）的NLP库PaddleNLP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PaddleNLP一起使用。Trainer类简化了训练过程，提供了自动的批处理、模型保存、日志记录等特性。以下是Trainer类的主要参数和功能：模型：model：可以是一个预训练的模型或一个自定义的paddle.nn.Layer。如果使用自定义模型，它需要

路人与大师·2024-02-07 07:37

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

su317·2024-02-07 06:48

【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·2024-02-07 05:43

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·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·2024-02-06 19:36

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~·2024-02-06 19:03

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·2024-02-06 17:23

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·2024-02-06 14:04

[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·2024-02-06 12:30

焊工路（学习篇第64天）总是咬边，快疯了

仰焊位置为啥总是咬边啊！角度不对~可怜兮兮，控制不了，不稳定。今天觉得仰焊填充还是天两层比较合适，填一道容易有空的地方，或者高的地方，不稳定，然而填两道就会比较平。可惜盖面就无解了，总是咬边~还每次都是咬一条边，角度不对，在燃烧焊条的过程中没有变化角度导致，咬边，两边不一样厚。明天重新调整吧！着急哟，仰焊玩这么久。氩弧焊仰焊打底也没有问题了，就等于氩弧焊基本都没有问题了，只是时间上去练习，之后越来

忍禁·2024-02-06 11:48

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*·2024-02-06 10:48

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·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·2024-02-06 07:21

【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PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）降维算法LSA潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis）降维算法LDA隐含狄利克雷分布（LatentDiri

溢流眼泪·2024-02-06 07:18

深度学习驱动下的自然语言处理进展及其应用前景

文章目录每日一句正能量前言技术进步应用场景挑战与前景自然语言处理技术当前面临的挑战未来的发展趋势和前景伦理和社会影响实践经验后记每日一句正能量一个人若想拥有聪明才智，便需要不断地学习积累。

想你依然心痛·2024-02-06 07:46

【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型

共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python

Sonhhxg_柒·2024-02-06 07:15

Plus GPT API最有前途的应用领域

GPT-3API是由OpenAI开发的一种自然语言处理技术，它是当前最先进的语言模型之一。

橘子海_G·2024-02-06 05:45

深度学习系列57: 清华大模型MiniCPM上手

MiniCPM是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧大模型，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量1.上手对比测试mps比cpu大概快了9倍左右。

IE06·2024-02-06 02:53

自然语言处理中所有任务的概括

简介：自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于让计算机能够理解、解释、处理人类语言。

茫茫人海一粒沙·2024-02-06 02:04

今日arXiv最热NLP大模型论文：微软提出SliceGPT，删除25%模型参数，性能几乎无损

引言：探索大型语言模型的高效压缩方法随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的广泛应用，它们对计算和内存资源的巨大需求成为了一个不容忽视的问题。

夕小瑶·2024-02-06 01:56

自然语言处理中的深度学习

教材选用《动手学深度学习》，李沐等著；词嵌⼊（word2vec）⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（wordembedding）。近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。Word2vec⼯具包含了两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称CBOW）。跳字模型假设基于中⼼词来⽣成背景词，连续词

qiufeng1ye·2024-02-06 01:37

EMNLP 2023精选：Text-to-SQL任务的前沿进展（上篇）——正会论文解读

导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文

Q同学的nlp笔记·2024-02-05 21:49

Python-Flair 实现英文命名实体识别(NER)

Flair是由ZalandoResearch开发的一个简单的自然语言处理（NLP）库。Flair的框架直接构建在PyTorch上，PyTorch是最好的深度学习框架之一。

小小晓晓阳·2024-02-05 20:36

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