自然语言处理杂谈第2页

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互

A达峰绮·2025-03-22 10:38

探索Astra DB与LangChain的集成：从向量存储到对话历史

AstraDB的独特之处在于其强大的向量存储能力，这在处理自然语言处理任务时尤为突出。

eahba·2025-03-22 05:43

腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技

大富大贵7·2025-03-22 00:34

使用大语言模型API在AI应用中的实现

随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。

qq_37836323·2025-03-21 19:47

【NLP】 API在大语言模型中的应用

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。

Nerous_·2025-03-21 18:13

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。

ajie1117·2025-03-21 16:17

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。

@王威&·2025-03-21 13:50

《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》

在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）与GPT（GenerativePretrainedTransformer

·2025-03-21 12:07

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南

技术背景介绍OpenAI的对话模型（ChatOpenAI）为开发者提供了强大的自然语言处理功能，可以实现高度交互的AI应用。

eahba·2025-03-21 06:54

AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构

AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大规模AI模型的应用日益广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 03:34

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构

禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理

AI智能涌现深度研究·2025-03-20 18:14

近期计算机领域的热点技术

AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。随着技术的不断进步，AI和ML将更深入地渗透到各个行业，为人类社会带来更多便利和效益。在

0dayNu1L·2025-03-20 15:21

书籍-《动手学深度学习（英文版）》

AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具

·2025-03-20 14:25

向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人

在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解，而向量数据库在其中发挥了重要的作用。本文为《PieCloudVector进阶系列》的第三篇，将为大家介绍如何利用PieCl

·2025-03-20 14:52

【十自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】

各位在数据泥潭里打滚的勇士们，今天咱们要聊的这个话题，就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理！这玩意儿看着像脏活累活，实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！（戴上橡胶手套准备掏数据）一、数据收集的野路子：比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图（附藏宝坐标）①正道的光：Kaggle（数据界的沃尔玛）：搜

再见孙悟空_·2025-03-20 13:39

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。

大富大贵7·2025-03-20 10:10

理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器

在AI及自然语言处理任务中，选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。

shuoac·2025-03-20 04:52

文本纠错（Text Correction）

文本纠错（TextCorrection）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在自动检测并修正文本中的错误，包括拼写、语法、语义等层面的错误。

dundunmm·2025-03-20 02:31

使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分

技术背景介绍文本拆分是自然语言处理（NLP）中的一个基础步骤，尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters

bavDHAUO·2025-03-20 02:31

【产品小白】什么是AI产品经理

与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数

百事不可口y·2025-03-20 01:48

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。

VYSAHF·2025-03-19 20:43

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

低代码平台未来发展趋势有哪些？

例如，JNPF平台有望通过自然语言处理技术，让开发者仅需用自然语言描述需求，平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。

·2025-03-19 16:15

Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。

数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解

·2025-03-19 11:09

统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解

统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-19 09:11

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

用 AI 提高开发效率：自动生成代码、优化 SQL 查询、写测试用例

1.AI代码生成：提升开发效率1.1ChatGPT代码生成ChatGPT具备强大的自然语言处理能力，可以

Js_x·2025-03-18 22:11

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV

hy098543·2025-03-18 22:40

理解深度学习1-简介

我们常常用自然语言处理（Nat

shangjg3·2025-03-18 21:35

李开复：AI 2.0 时代的价值

人工智能，AI2.0，价值创造，伦理挑战，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理，AI已经渗透到我们生活的方方面面。

AI大模型应用之禅·2025-03-18 15:53

李开复：AI 2.0 时代的机遇

人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型

这个懒人·2025-03-18 14:12

AI在项目中的应用

以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用：1.自然语言处理（NLP）文本生成和摘要：AI大模型可以生成高质量的文本内容，自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档，甚至可以进行文献摘要，帮助内容创作者提高效率

酒江·2025-03-18 14:41

AI API：快速集成智能化功能的开发利器

桂花饼·2025-03-18 11:16

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。

技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。

zhz5214·2025-03-18 02:56

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务

从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊

在自然语言处理（NLP）这一蓬勃发展的领域，研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

情感分析任务的概述

一、情感分析的概述1、什么是情感分析情感分析，也称为情感分类，是一种自然语言处理的任务，用于分析文本、语音或其他形式的数据中所包含的情感倾向。

阿你不是·2025-03-17 21:46

AI时代如何引流

个性化内容创作：运用AI的自然语言处理功能，依据客户特点和需求生成个性化的营销内容，如广告文案、产品推荐等。以电商平台为例，可针对不同用户生成符合其喜好的商品推荐文案。

alankuo·2025-03-17 21:43

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。

Nifc666·2025-03-17 21:43

输入：0.5元/百万tokens（缓存命中）或2元（未命中）输出：8元/百万tokens

以下是对这句话的详细解释：1.关键术语解释Tokens：在自然语言处理（NLP）或数据处理领域，Token通常指文本的最小单位（如一个单词或一个字符）。在这里，Tokens是计费的单位。

杏花春雨江南·2025-03-17 20:12

【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结

文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-17 19:59

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

Collab-Overcooked:专注于多智能体协作的语言模型基准测试平台

一、研究背景近年来，基于大型语言模型的智能体系统在复杂任务分解和规划方面展现出巨大潜力，成为自然语言处理领域的研究热点。

·2025-03-17 15:08

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

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