自然语言处理nlp

利用人工智能AI进行机器加工编程语言之间的翻译

这种方法结合了自然语言处理（NLP）、机器翻译（MT）和领域特定规则的技术。1.问题分析目标：将标准G代码翻译成特定厂家的加工语言。挑战：G代码和厂家加工语言的语法和语义差异。

CoderIsArt·2025-03-26 11:37

AI 大模型的技术架构与应用解析

1.引言人工智能（AI）大模型正在重塑全球科技生态，以ChatGPT、DeepSeek、Grok为代表的AI语言模型在自然语言处理（NLP）、智能对话、内容生成等领域展现了卓越的能力。

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

DeepSeek R1后，AI应用、职业与行业！

就业其实DeepSeek（或者ChatGPT）爆火后，最着急的应该是一线的NLP、L

·2025-03-26 08:52

解读目前AI就业岗位——大语言模型（LLM）应用工程师学习路线、就业前景及岗位全解析

行业分布：岗位薪资：未来发展学习路线及所需技能1.基础技能学习2.深入AI技术3.专攻自然语言处理（NLP）4.掌握大语言模型（LLM）开发5.项目部署与性能优化适合本科/研究生什么专业的学生？

AI敲代码的手套·2025-03-26 04:38

使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人

DeepSeek是由阿里云开发的多模态预训练模型，可以用于多种自然语言处理任务，包括文本生成、对话等。以下是一个简单的示例，展示如何使用DeepSeek创建一个基本的聊天机器人。

yehaiwz·2025-03-26 01:15

具身系列——NLP工程师切入机器人和具身智能方向

职位高频词汇：VLM调优经验、核心算法（Diffusion、RL、VIT）、pytorch、仿真环境（IsaacGym、Mujoco、webots）基于当前具身智能行业发展趋势和岗位需求，以下是为NLP

music&movie·2025-03-25 21:47

NLP高频面试题（十三）——什么是大模型幻觉，如何解决大模型幻觉

深入理解大模型幻觉及其解决方案所谓大模型幻觉，是指LLM在生成文本时出现看似流畅合理但实际上却偏离事实甚至无中生有的内容。这不仅严重影响了模型输出的可靠性，在某些敏感领域（如医疗、法律）可能造成严重后果。本文将深入分析大模型幻觉产生的原因、分类与检测方法，并提出有效的解决策略，帮助更好地理解并应对这一挑战。一、什么是大模型幻觉？大模型幻觉（Hallucination）是指大型语言模型在生成文本时，

Chaos_Wang_·2025-03-25 17:47

《深入浅出LLM基础篇》（四）：主流大模型介绍

GoAI·2025-03-25 17:14

AI在个性化广告创意生成中的应用

AI在个性化广告创意生成中的应用关键词：AI、个性化广告创意生成、用户画像、深度学习、自然语言处理、计算机视觉摘要：本文深入探讨了AI在个性化广告创意生成中的应用。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-25 16:10

大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用

大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用关键词：大规模语言模型、软件需求分析、需求验证、自然语言处理、软件工程摘要：本文深入探讨了大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-25 16:40

Elasticsearch 入门到精通-Ansj分词器的安装和使用

pluginelasticsearch7.6.27.6.27.7.07.7.07.7.17.7.17.8.07.8.07.8.17.8.17.9.07.9.07.9.17.9.17.9.27.9.27.9.37.9.3二、安装步骤1、下载安装ES对应PluginRelease版本a.GitHub-NLPchina

王stone·2025-03-25 11:01

Python机器人简单问答系统

初始化Flask应用3.读取学习数据4.处理用户请求4.1首页路由4.2问答路由5.根据问题生成回答6.运行Flask应用全部代码HTML结构学习总结项目背景与目的项目背景随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理

chang_xiaoyi·2025-03-25 04:12

SFT和RLHF是什么意思？

它们通常应用于自然语言处理（NLP）领域，特别是对于那些需要对特定任务进行优化的语言模型。SFT（监督微调）

玩人工智能的辣条哥·2025-03-25 00:15

2024年科技趋势与未来展望

特别是在自然语言处理和

我系xun悟空·2025-03-24 23:36

大模型微调方法之Delta-tuning

本次讨论的1大模型业务分类当前的大模型行业可谓百花齐放，自然语言处理（naturallanguageprocessing,NLP）、计算机视觉（computervision,CV）、音频处理（audioprocessing

空白II·2025-03-24 20:09

Python 正则表达式超详细解析：从基础到精通

无论是在数据清洗、网页爬虫，还是日志分析、自然语言处理等应用场景中，正则表达式都展现出了无可比拟的优势。本文将深入且全面地剖析Python正则表达式，从最基础的概念

2201_75491841·2025-03-24 19:34

基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档

该服务利用先进的图像识别、自然语言处理等技术，实现试卷扫描、自动阅卷、成绩统计以及深度数据分析，为教育机构、学校提供高效、准确、全面的测评解决方案，助力教学质量提升和教育决策优化。

YiWait·2025-03-24 19:59

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论，涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

第二十一篇：伦理/道德Ethics

学习成果大纲反对NLP道德检查的论据我们应该审查科学吗？H5N1透明度不是更好吗？

flying_1314·2025-03-24 06:40

如何使用Langchain加载AZLyrics网页到可用文档格式

##技术背景介绍在处理歌词数据时，尤其是从网页上获取歌词文本内容，用于自然语言处理或文本分析是常见的需求。AZLyrics是一个提供歌词的主要平台，为我们提供了大量的歌词数据。

dgay_hua·2025-03-24 05:02

使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理

在自然语言处理(NLP)领域，每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。

scaFHIO·2025-03-24 04:54

探索Google AI聊天模型的集成和使用

随着人工智能的飞速发展，GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力，可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。

qahaj·2025-03-24 03:45

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话

科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域

大富大贵7·2025-03-24 02:35

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理

Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。

你觉得205·2025-03-23 19:39

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

大模型Agent 和 RAG 的关系

Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。

大数据追光猿·2025-03-23 16:38

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。

景联文科技·2025-03-23 09:45

端到端的NLP框架（Haystack）

Haystack是一个端到端的NLP框架，专门用于构建基于文档的问答系统，是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件，支持多种语言模型和检索器。

deepdata_cn·2025-03-23 09:13

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

以下是关键策略和步骤：1.精准理解用户意图自然语言处理（NLP）技术分词与实体识别：提取关键词（如“订单号”“退货”）和实体（如时间、地点）。

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析

前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。

云策量化·2025-03-23 08:36

自然语言处理（5）—— 中文分词

中文分词的基本原理及实现1.什么是词2.基本原理3.发展趋势：多数场景无需显式分词信息处理的目标是使用计算机能够理解和产生自然语言。而自然语言理解和产生的前提是对语言能够做出全面的解析。汉语词汇是语言中能够独立运用的最小的语言单位，是语言中的原子结构。由于中文缺乏类似英文的空格分隔，分词的准确性直接影响后续任务（如机器翻译、情感分析）的效果。因此，对中文进行分词就显得至关重要。中文分词（Chine

隐私无忧·2025-03-23 06:11

如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出

技术背景介绍随着语言模型的普及，许多应用场景需要从自然语言处理任务中获取结构化的输出。

vaidfl·2025-03-23 04:25

使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南

技术背景介绍文本嵌入是一种将文本片段转换为高维向量的技术，可以用于自然语言处理任务中的相似性计算、信息检索等应用。

bavDHAUO·2025-03-23 04:52

LLM：软件测试的颠覆性力量

LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备，正在重塑我们对

AI天才研究院·2025-03-23 03:41

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

该模型以中文数据为主进行训练，旨在推动中文自然语言处理（NLP）以及跨模态应用的技

Hardess-god·2025-03-23 02:10

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

知识图谱中NLP新技术

知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。

DASA13·2025-03-23 00:21

Python 向量检索库Faiss使用

Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量，这使得它非常适合于实现近似最近邻（ANN）搜索，这在许多应用中都非常有用，比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。

懒大王爱吃狼·2025-03-22 23:48

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。

m0_57781768·2025-03-22 21:33

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

近年来，人工智能（AI）在各个领域的突破性进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面，引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调，成为了AI模型发展的基石。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

文章去除AI味的指令

Profile:author:wirepullerVersion:5.2.0Language:中文Description:专门优化AI生成文章,使其更接近人类自然写作风格的专家Background:你是一位精通自然语言处理和人类写作风格的专家

wirepuller_king·2025-03-22 19:26

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。