自然语言处理（NLP）第33页

ChatGPT3.5、GPT4.0、DALL·E 3和Midjourney对话与绘画智能体验

下面是这些技术的简要介绍：ChatGPT3.5：ChatGPT3.5是OpenAI开发的自然语言处理模型的一个版本，它基于GPT-3技术。它能够进行流畅的对话，回答问题

Blind.894·2024-01-11 15:13

BERT Intro

继续NLP的学习，看完理论之后再看看实践，然后就可以上手去kaggle做那个入门的project了orz。

Karen_Yu_·2024-01-11 14:57

Intro project based on BERT

LeeMeng-進擊的BERT：NLP界的巨人之力與遷移學習这篇博客使用的是PyTorch，如果对PyTorch的使用比较陌生，建议直接去看PyTorch本身提供的tutorial，写的非常详细，还有很多例子

Karen_Yu_·2024-01-11 14:26

每个人竭是自己人生剧本的导演、编剧兼主演

这段时间比较迷恋心理学的学习，昨天就收到一份”大礼”，是NLP一个落地实操课，一看就对此很感兴趣，NLp对于我是默生的。

素心如竹焦点团队·2024-01-11 13:40

Linux常用命令

1.查看端口属于哪个程序lsof-i:8080netstat-tunlp|grep80802.查看一个程序是否运行ps-ef|greptomcat查看所有有关tomcat的进程3.终止线程kill-919979

Vicent_Z·2024-01-11 13:23

查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM 和深度学习实现查准率和查全率的计算？

查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM和深度学习实现查准率和查全率的计算？

代码讲故事·2024-01-11 11:59

从零开始复现BERT，并进行预训练和微调

https://gitee.com/guojialiang2023/bert模型BERT是一种基于Transformer架构的大型预训练模型，它通过学习大量文本数据来理解语言的深层次结构和含义，从而在各种NLP

青云遮夜雨·2024-01-11 11:28

【NLP】多标签分类【上】

简介《【NLP】多标签分类》主要介绍利用三种机器学习方法和一种序列生成方法来解决多标签分类问题（包含实验与对应代码）。

Twilight Sparkle.·2024-01-11 11:28

简单几个步骤几行代码一步一步掌握NLP自然语言处理通过Transformers模型实现包括情感分析,垃圾邮件检测,语法纠错,文本推理等

简单几个步骤几行代码一步一步掌握NLP自然语言处理通过Transformers模型实现包括情感分析,垃圾邮件检测,语法纠错,文本推理等。

代码讲故事·2024-01-11 11:55

基于传统机器学习模型算法的项目开发详细步骤

这些算法在图像分类、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛的应用无监督学习：已知输入，无输出结果而进行的学习，发现数据中的潜在特征和规律

挑大梁·2024-01-11 10:44

大模型日报-20240110

这种「幻觉」难题Vista-LLaMA给解决了https://mp.weixin.qq.com/s/rsg1c4PnBp9PUEo1ROTkoQ近年来，大型语言模型如GPT、GLM和LLaMA等在自然语言处理领域取得了显著进展

程序无涯海·2024-01-11 07:15

用Bert进行文本分类

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型是一种基于Transformer架构的深度学习模型，主要用于自然语言处理任务。

天一生水water·2024-01-11 07:22

中文分词、去停用词、发现新词

NLP涵盖的内容较多，分词是基础，特别是对中文来说。中文分词目前使用过snownlp、jieba，简单对比下，jieba的默认模识更好用，snownlp分的过细了。

废柴社·2024-01-11 06:06

【论文阅读】InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback

论文链接：InstructGPT关注公众号funNLPer了解更多AI算法文章目录1.摘要2.导论2.1背景2.2方法2.3发现3.方法及实验细节3.1数据集3.2模型3.3实验结果总结1.摘要把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图

orangerfun·2024-01-11 06:25

解释文本向量化的原理

在自然语言处理（NLP）中，文本向量化是一种常用的技术，用于将文本表示为计算机可以处理的形式。

andeyeluguo·2024-01-11 06:20

杀疯了的ChatGPT——开启AI智能交流新纪元「文末有彩蛋」

巨大的模型规模2.广泛的知识覆盖3.零样本学习4.多语言支持5.上下文感知对话如何使用ChatGPT1.智能助手2.个性化交互3.语言学习伙伴4.创造性写作5.技术支持结论文末彩蛋引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理

八了个戒·2024-01-11 04:54

2019-03-15

【优胜行动派️学习日记】[打卡宝宝]：王燕[打卡日期]：2019/3/15[学习内容]：教练式管理[学习笔记]：NLP教练技术的核心工作原理：ABCD法则如何定义‘NLP教练技术’的呢？

meng7277·2024-01-11 03:07

【NLP十二条前提假设之八】

【NLP十二条前提假设之八】八、每一个人都选择给自己最佳利益的行为(Everyonechoosesthebestbehavioratthemoment.)8.1每一个人做任何事都是为满足自己的一些深层需要

屈婧·2024-01-11 01:47

研究称：ChatGPT临床决策中取得显著成绩，准确率高达71.7%

这一发现对于在医疗决策中使用自然语言处理模型具有

智云研·2024-01-10 23:46

免费英-挪平行语料赠送啦！

因为工作的原因业余时间整理出5W英语-挪威语平行语料，现免费赠送给各位NLP大佬，有意向的同学麻烦私信我获取！希望大家多多交流共同进步！

AONDATA·2024-01-10 23:34

2018-09-13

2018年9月13日360修炼第67天，这两天的修炼一直围绕着NLP的破框法展开，之前一位学员问我：“如果我们一直持有接受的态度与外界互动，是否就纵容了一些不法分子的行为呢？”

丁调调·2024-01-10 21:32

【NLP大脑操作手册07】重定因果

在【NLP大脑操作手册06】里，我们学会了用“重定立场”的方式站在对方的角度看待事情，拿到对方最真实的感受和想法，合力将事情解决。今天将介绍第四种方法：重定因果。

龙姑娘Long·2024-01-10 21:05

Pytorch学习记录-基于CRF+BiLSTM的CGED

理论方面的论文也都是英文的2.AlibabaatIJCNLP-2017Task1:EmbeddingGrammaticalFeaturesintoLSTMsforChineseGrammat

我的昵称违规了·2024-01-10 20:06

【语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁】

语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。

檀越剑指大厂·2024-01-10 20:27

秋招记录-搜狗

总体感觉问简历项目居多，其他方面问的比较少，可能我不太符合这么一个需求吧，面试官说在搜索推荐领域，理解用户的需求是十分重要的，因此可能自然语言处理需要有一定的基础吧。

文哥的学习日记·2024-01-10 18:18

Python与人工智能

目录编辑一、Python二.使用Python实现人工智能的几个具体案例2.1图像分类2.2自然语言处理2.3语音识别2.4推荐系统2.5机器翻译三.以下是使用Python实现的一个具体案例案例：垃圾邮件分类器一

Tech行者·2024-01-10 16:55

实战美年健康AI大赛之二_相关问题与思考

说出来可能有人不信，我只用了五折的lightgbm，参数都没怎么调，去缺失值，去噪，特征选择，归一化，模型融合，目前为止都没做，所有时间都花在NLP上了，其中很多试尝还在进行中，还未加入模型，

xieyan0811·2024-01-10 16:58

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种：揭秘信息检索的核心原理与应用

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种：揭秘信息检索的核心原理与应用1.文本特征表示方法:TF-IDF在信息检索,文本挖掘和自然语言处理领域,IF-IDF这个名字,从它在20世纪70年代初被发明

汀、人工智能·2024-01-10 14:00

transformer进行文本分析的模型代码

它在自然语言处理任务中被广泛应用，例如机器翻译。让我们逐步解释这段代码：类定义：classTransformerModel(nn.Module):这定义了一个名为Transfo

LinlyZhai·2024-01-10 12:09

ChatGLM2-6B 大语言模型本地搭建

ChatGLM模型介绍：ChatGLM2-6B是清华NLP团队于不久前发布的中英双语对话模型，它具备了强大的问答和对话功能。拥有最大32K上下文，并且在授权后可免费商用！

雪峰空间·2024-01-10 11:42

如何利用ChatGPT快速生成月报？

ChatGPT介绍ChatGPT是一种先进的自然语言处理工具，由OpenAI开发。它基于openAI大模型技术，能理解和生成人类般的文本。ChatGPT能在多

AI光谱·2024-01-10 11:05

揭秘人工智能：探索智慧未来

二.人工智能的关键技术2.1机器学习2.2深度学习2.1计算机视觉2.4自然语言处理技术2.5脑机接口技术2.6知识图谱2.7人机交互2.8自主无人系统技术三.人工智能如何运作？

聆风吟_·2024-01-10 10:39

机器学习：自然语言处理介绍

机器学习在自然语言处理（NLP）领域扮演着关键的角色，它利用算法和统计模型来处理和理解人类语言。

rubyw·2024-01-10 10:22

人工智能论文解读精选 | PRGC：一种新的联合关系抽取模型

©NLP论文解读原创•作者|小欣论文标题：PRGC:PotentialRelationandGlobalCorrespondenceBasedJointRelationalTripleExtraction

NLP论文解读·2024-01-10 09:43

自然语言处理之文本表示（二）

本文主要参考Coursera上国立高等经济大学的自然语言处理课程和吴恩达老师的的机器学习课程。one-hotone-hot可以说是机器学习领域最常见的数据表示形式了。

fighting_7c21·2024-01-10 08:54

51-6 Vision Transformer ，ViT 论文精读

ViT取代了CNN，打通了CV和NLP之间的鸿沟，而且挖了一个更大的多模态的坑。ViT未来有可能真就是一个简洁、高效、通用的视觉骨干网络，而且可以完全不用任何标注信息

深圳季连AIgraphX·2024-01-10 08:41

LLM调研笔记

这里写目录标题LLM调研1.外挂知识库2.微调数据prompting和fine-tuning的对比3.NLP的发展4.大语言模型的涌现能力5.大模型的几个关键技术6.数据预处理7.主流架构8.模型训练9

国家一级假勤奋大学生·2024-01-10 07:24

Hugging Face Datasets文本质量分析，识别低质量内容、垃圾数据、偏见内容、识别毒性内容、检测重复文档、识别测试集污染数据、识别过短的内容

在机器学习和自然语言处理的世界中，数据的质量至关重要。HuggingFace提供了大量的文本数据集，但是如何评估这些数据集的质量呢？

代码讲故事·2024-01-10 07:24

探索人工智能：深度学习、人工智能安全和人工智能

在自然语言处理领域，深度学习可以通过对大量文本数据进行学习，从而提取出其中的语义信息，并进行文

广州硅基技术官方·2024-01-10 06:26

NLP预训练方法：从BERT到ALBERT详解

BERT基于所有层中的左、右语境进行联合调整，来预训练深层双向表征。只需要增加一个输出层，就可以对预训练的BERT表征进行微调，就能够为更多的任务创建当前的最优模型。使用的是Transformer，相对于rnn而言更加高效、能捕捉更长距离的依赖。1.预训练优点假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的

nnnancyyy·2024-01-10 06:41

bert和GPT使用的transformer有什么不同

Bert(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练语言模型，可以被用于自然语言处理任务，如文本分类、问答、语句相似度计算等。

Nate Hillick·2024-01-10 06:11

【组队学习】Task03：学习BERT和GPT

组队学习资料：datawhale8月组队学习-基于transformers的自然语言处理(NLP)入门Task03主要学习内容：2.3-图解BERT.md2.4-图解GPT.md声明:NLP纯小白,本文内容主要是作为个人学习笔记

诡途·2024-01-10 06:06

自然语言处理-情感分析及数据集

情感分析及数据集随着在线社交媒体和评论平台的快速发展，大量评论的数据被记录下来。这些数据具有支持决策过程的巨大潜力。情感分析（sentimentanalysis）研究人们在文本中（如产品评论、博客评论和论坛讨论等）“隐藏”的情绪。它在广泛应用于政治（如公众对政策的情绪分析）、金融（如市场情绪分析）和营销（如产品研究和品牌管理）等领域。由于情感可以被分类为离散的极性或尺度（例如，积极的和消极的），我

白云如幻·2024-01-10 06:34

Transformers 2023年度回顾：从BERT到GPT4

特别是机器学习(ML)模型在自然语言处理(NLP)领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理的Transformers架构，这使得之前主导该领域的几个关键问题得以解决。

柴神·2024-01-10 06:32

ChatGPT 论文：Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (一)

摘要上下文学习（ICL）已成为处理各种自然语言处理任务的一种新方法，它利用大型语言模型（LLM）根据上下文进行预测，并辅以一些示例或特定于任务的指令。

数大招疯·2024-01-10 05:25

“不缺钱，只缺人” ，同传翻译的那些事儿

点击左上方蓝字关注我们项目简介“手把手带你学NLP”是基于飞桨PaddleNLP的系列实战项目。

飞桨PaddlePaddle·2024-01-10 05:24

翻译：Building Efficient RAG Systems: A Deep Dive into devv.ai

RetrievalAugmentedGeneration（检索增强生成）最初来源于2020年Facebook的一篇论文：Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTasks

数大招疯·2024-01-10 05:23

文本挖掘之情感分析详细介绍

文本挖掘的情感分析是什么文本挖掘的情感分析是指通过计算机技术和自然语言处理技术，对文本中的情绪、情感进行分析和识别的过程。

亦旧sea·2024-01-10 05:51

文本数据与分析方法的介绍与讨论

文本数据可以在计算机系统中进行存储、处理和分析，也可以用于自然语言处理、机器学习和数据挖掘等领域的研究和应用。如何获得文本数据获得文本数据可以有多种途径。

亦旧sea·2024-01-10 05:20

【思扬赠书 | 第2期】语义解析为何作为连接自然语言与机器智能的桥梁？

任意评论（每人最多评论三次）⛳️本次送书1~4本【取决于阅读量，阅读量越多，送的越多】文章目录01语义解析的应用场景场景一：场景二：02语义解析和大模型的关系语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理

程思扬·2024-01-10 05:14

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