自然语言处理

# 第一章：认识chatgpt

chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期，人工智能（AI）初见端倪，目标是模拟人类智能。

出门喝奶茶·2025-01-28 09:27

#深度学习：从基础到实践

它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。

single_ffish·2025-01-28 07:41

AI在电商平台商品描述生成中的应用

AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词：人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。

AI天才研究院·2025-01-28 02:31

transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景

Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架，它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型，尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理（NLP）的模型。

余生H·2025-01-27 21:59

人工智能技术的应用前景及未来发展

随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。

键盘上的蚂蚁-·2025-01-27 16:24

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域，凭借其强大的特征学习能力，成为人工智能的核心技术之一。

一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

构建桌面聊天助手：Mistral AI、LangChain 和 Tkinter 的结合

这次实验的成果是一款专为记者设计的桌面聊天助手，它使用了MistralAI提供的强大自然语言处理能力，并通过LangChain进行集成，同时利用Tkinte

花生糖@·2025-01-27 09:08

数字人+虚拟展厅：开启互动展览新篇章！

这些数字人不仅在外形上栩栩如生，还能通过自然语言处理、语音识别与合成等技术实现与人类的实时交互，模拟出真实的人际对话和情感表达。展厅应用的优势增强互动性：数字人作为展厅的虚

jimumeta·2025-01-27 08:34

自主学习与自然语言处理的融合：实现更智能的聊天机器人

自然语言处理（naturallanguageprocessing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个分支，它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合

AI天才研究院·2025-01-27 07:25

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类

1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评.单标签多分类:文本被分入到多个类别中,且每条文本只能属于某一个类别(

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 06:50

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理18-解码器部分实现

1解码器介绍解码器部分:由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分，如，多头注意力机制，规范化层，前馈全连接网络，子层连接结构都与编码器中的实现相同.因此这里可

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:09

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理20-模型构建

1模型构建介绍通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:2编码器-解码器结构的代码实现EncoderDecoder函数完成编码解码的子任务，就是把编码和解码的流程进行封装实现。#编码解码内部函数类EncoderDecoder实现分析#init函数(self,encoder,decoder,source_embed,t

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:37

大数据平台建设整体架构设计方案

《大数据平台建设整体架构设计方案》关键词：大数据平台、分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据湖、数据安全、数据质量管理、数据治理、数据挖掘、机器学习、图计算、自然语言处理、Hadoop、Spark、Flink

AI天才研究院·2025-01-27 02:55

如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成

模型进行对话生成Llama-2-7b-chat-hf项目地址:https://gitcode.com/mirrors/NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf引言在当今的数字化时代，自然语言处理

娄泳含·2025-01-27 00:36

探索Llama Recipes：Meta Llama模型的实用示例库

探索LlamaRecipes：MetaLlama模型的实用示例库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在机器学习和自然语言处理的世界中，MetaLlama模型是一颗璀璨的新星，

郁英忆·2025-01-27 00:05

RAG理论到实践：高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(Advanced RAG✨)

在机器学习和自然语言处理中，嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。在自然语言处理中，词嵌入（wordembedding）是一种常见的技术，它将单词映射到实数向量，以便

汀、人工智能·2025-01-26 23:57

基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)

财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理

矩阵猫咪·2025-01-26 16:34

【2024最新】python第三方库的概述——功能、特点

SciPy：matplotlib：Seaborn：三、Web开发Flask：Django：四、图像处理Pillow（PILFork）：OpenCV-Python：五、游戏开发Pygame：Pyglet：六、自然语言处理

西西很呆·2025-01-26 15:32

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介1.背景介绍1.1问题的由来在过去几年中,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,这主要归功于大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs

AI大模型应用之禅·2025-01-26 15:02

《剖析Transformer架构：自然语言处理飞跃的幕后英雄》

在人工智能的迅猛发展进程中，自然语言处理（NLP）领域取得了令人瞩目的突破，而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。

·2025-01-26 11:25

AI学习指南Ollama篇-Ollama简介

一、定义大语言模型（LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。

俞兆鹏·2025-01-26 10:20

【Python高阶篇】探索人工智能：使用Python构建一个简单的聊天机器人

它通过模拟人类思考过程和智能行为来实现对复杂任务的自主处理和学习，已经被广泛应用于许多领域，包括语音识别、自然语言处理、机器人技术、图像识别和推荐系统等。

码农必胜客·2025-01-26 08:37

大模型中的分词技术 BBPE

一、OOV问题和多语言场景在自然语言处理（NLP）中，OOV（Out-of-Vocabulary）问题是指模型在处理文本时遇到未在词表中出现过的词汇，导致无法有效处理这些词汇的情况。

禅与计算机技术·2025-01-26 01:05

【自然语言处理（NLP）】jieba分词的使用（分词模式、关键词提取）

分词的使用1.安装2.jieba分词模式2.1精确模式2.2全模式2.3搜索引擎模式2.4词性标注2.5加载自己的分词文件3.查看词频4.关键词提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言处理

道友老李·2025-01-25 23:49

python机器学习

前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像

方安乐·2025-01-25 16:57

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究

近年来，基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步，这为提高舆论分析的准确性和效

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

自然语言处理（NLP）-总览图学习

文章目录自然语言处理（NLP）-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学（Phonology）2.形态学（Morphology）3.句法学（Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning

汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术，它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来，我们将通过详细的代码实现和理论讲解，帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec（负采样）原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

简介近年来，人工智能技术飞速发展，特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型，而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本，专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。

surfirst·2025-01-25 14:14

计算机视觉：卷积核

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗？

以下是对这一问题的详细探讨：1.技术基础（1）现状国内AI技术：国内的AI技术发展迅速，尤其在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。

AIWritePaper官方账号·2025-01-25 08:28

【Lora微调】提高模型效率的创新方法

前言在自然语言处理（NLP）和机器学习的研究和应用中，随着模型规模的不断扩大，模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。

@fishv·2025-01-25 07:19

再分享API形式调用Dify项目应用

福安德信息科技·2025-01-25 06:40

你知道吗？其实这些都是AI——智能聊天机器人

智能聊天机器人AI的核心在于其强大的自然语言处理能力。通过分析用户的输入文本，这些系统能够理解用户的意图，并生成相应的回复。例如，当用户在购物平台上询

贫苦游商·2025-01-25 02:41

Transformer大模型实战 BART模型的架构

TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起，如BERT、GPT系列等，研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势

AI天才研究院·2025-01-24 23:23

从文字到思维：呆马GPT在人工智能领域的创新之旅

GPT领域的发展推动了自然语言处理（NLP）技术

呆码科技·2025-01-24 20:28

BERT模型在情感分析中的应用：探寻文本情感的智能之路

随着互联网的普及和社交媒体的兴起，情感分析（SentimentAnalysis）已成为自然语言处理（NLP）领域的重要研究方向。

Echo_Wish·2025-01-24 20:26

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

转行到人工智能（AI）领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理

张登杰踩·2025-01-24 18:10

自然语言处理的发展历程

1.自然语言处理发展的7个阶段序号阶段时间贡献代表人物1起源期1913-1956思考使用图灵算法计量模型来描述自然语言，描述词语及词语之间的关系。

数亦有术·2025-01-24 15:44

【自然语言处理（NLP）】NLTK的使用（分句、分词、词频提取）

文章目录介绍NLTK主要功能模块安装使用分句分词去除标点符号去除停用词stopword噪音单词,词频提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing

道友老李·2025-01-24 14:14

【自然语言处理（NLP）】序列数据研究（创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析）

文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，

道友老李·2025-01-24 14:43

李开复：苹果发布AI应用的未来

苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，并开始渗透到人们生活的方方面面。

AI大模型应用之禅·2025-01-24 12:25

计算广告（一）

计算广告学是一个十分庞大的学科，里面涵盖了自然语言处理、机器学习、推荐系统等众多研究方向。

爱学习的菜鸟罢了·2025-01-24 08:53

快速入门Volc Engine的MaaS LLM模型

这个平台旨在让开发者更容易地集成和使用先进的自然语言处理能力。通过VolcEngine，开发者可以轻松实现文本生成、文

azzxcvhj·2025-01-24 08:17

使用SolarChat实现中英韩翻译的实战指南

SolarChat是一个方便的语言模型接口，能够帮助我们将自然语言处理任务集成到项目中。本文将详细介绍这个模型的核心原理，并通过示例代码展示如何使用它进行翻译。

azzxcvhj·2025-01-24 05:58

使用 Tokenizers 分割文本：深入了解与实践

在开发应用自然语言处理（NLP）模型时，一个常见的需求是将文本拆分为较小的块，通常称为“tokens”。

AWsggdrg·2025-01-24 03:42

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

前言在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感，例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。

程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别

模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别，也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)，是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务

盼小辉丶·2025-01-23 22:36

深入理解旋转位置编码（RoPE）及其在大型语言模型中的应用

RoPE的实现细节1、RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理

tangjunjun-owen·2025-01-23 21:00

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