自然语言处理python进阶第27页

LLM的评价指标

这些基准测试可能包括各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统、摘要生成、机器翻译等。模型的准确性是通过比较模

samoyan·2023-12-30 19:21

深度学习：AI领域的下一个前沿

自然语言处理（NLP）是

AigcFox6271·2023-12-30 16:29

[python]wordcloud安装后测试代码

WordCloud()#词云的文本内容text="人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等

小楼先森·2023-12-30 10:17

大模型系列课程学习

1.自然语言处理任务介绍自然语言处理（NLP）是通过计算机对自然语言文本进行理解、分析和处理的一系列任务，按照不同方向的常见的可以细分程如下几种任务：文本分类：输入是一段文本，输出是该文本的类别命名实体识别

chengjinpei·2023-12-30 09:05

【自然语言处理】类似GPT的模型

以下是几个受欢迎的工具：BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是一个预训练的深度双向Transformer模型，常用于自然语言处理任务

Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:31

PyCharm安装GitHub Copilot（最好用的AI编程插件之一）

GitHubCopilot使用了大规模的开源代码库进行训练，并利用自然语言处理和深度学习技术来理解开发人员在编写代码时的上下

Jurio.·2023-12-30 07:23

SVM（支持向量机）-机器学习

它属于机器学习中的一类强大而灵活的模型，广泛应用于模式识别、图像分类、自然语言处理等领域。基本原理:SVM的基本原理是通过找到能够有效分隔不同类别的超平面来进行分类。

普通研究者·2023-12-30 07:35

大语言模型发展史

这一创新性的技术不仅在自然语言处理领域崭露头角，更深刻地改变了我们对人机交互、智能助手和信息处理的认知。那么大语言模型的发展历程如何呢？

码上就科普菌·2023-12-30 06:33

举例说明自然语言处理（NLP）技术

自然语言处理（NLP）技术是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和操纵人类语言。

m0_黎明·2023-12-30 06:30

深度学习在自然语言处理中的应用

深度学习在自然语言处理中的应用一、引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）作为其重要分支，已经在诸多领域取得了令人瞩目的成果。

a谷雨c·2023-12-30 06:28

Jetson Orin安装riva以及llamaspeak，使用 Riva ASR/TTS 与 Llama 进行实时交谈，大语言模型成功运行笔记

RIVA是一个综合性库，包括：自动语音识别（ASR）文本转语音合成（TTS）神经机器翻译（NMT）（语言到语言的翻译，例如英语到西班牙语）自然语言处理（NLP）服务的集合，例如命名实体识别（NER）、标点符号和意图分类

无证驾驶梁嗖嗖·2023-12-30 06:57

Python之自然语言处理库snowNLP

一、介绍SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和

m0_68949064·2023-12-30 06:26

Python使用ModelScope进行ocr文字识别

魔搭社区首批开源模型超过300个，包括视觉、语音、自然语言处理、多模态等AI主要方向，并向AIforScience等新领域探索，覆盖的主流任务超过60个。模型均经过筛选和效果验证

wuli_仝仝·2023-12-30 05:06

探索深度学习在自然语言处理中的应用

摘要：随着人工智能技术的不断发展，深度学习在自然语言处理领域的应用越来越广泛。本文将探讨深度学习在自然语言处理中的各种应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等，并分析其优缺点。

Corey James·2023-12-30 05:24

自然语言处理1——探索自然语言处理的基础 - Python入门篇

目录写在开头1.介绍自然语言处理的基本概念1.1NLP的核心目标1.2常见的NLP任务1.3应用场景详细介绍1.3.1医疗保健1.3.2金融领域1.3.3教育领域1.3.4社交媒体分析2.Python中常用的自然语言处理库简介

theskylife·2023-12-30 01:55

基于医疗AI、自然语言处理技术的智能导诊系统源码，java语言开发，自主版权，可扩展至H5、小程序、app等多端

智能导诊系统源码，自主研发，演示+应用案例一、系统概述：人体智能导诊系统：是基于医疗AI、自然语言处理技术，推出的在线导医分诊智能工具，在医疗中使用的引导患者自助就诊挂号。

淘源码d·2023-12-30 00:26

ChatGPT能为ERP带来什么改变

然而，随着人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)的兴起，对更先进和用户友好的解决方案的需求不断增长，这些解决方案可以帮助组

启封管理咨询·2023-12-29 23:37

关于人工智能的思考

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

被毛囊女神关顾的我·2023-12-29 22:56

自然语言处理——6.1 马尔可夫模型

马尔可夫模型描述存在一类重要的随机过程：如果一个系统有个状态,随着时间的推移，该系统从某一状态转移到另一状态。如果用表示系统在时间的状态变量，那么，时刻的状态取值为的概率取决于前个时刻的状态，该概率为：假设1如果在特定情况下，系统在时间的状态只与其在时间的状态相关，则该系统构成一个离散的一阶马尔可夫链：公式6.1假设2如果只考虑公式(6.1)独立于时间的随机过程，即所谓的不动性假设，状态与时间无关

SpareNoEfforts·2023-12-29 22:00

[AI编程]AI辅助编程助手-亚马逊AI 编程助手 Amazon CodeWhisperer

AmazonCodeWhisperer使用了自然语言处理和机器学习技术来理解开发人员的意图并生成相应的代码建议。它可以根据上下文提示开发人员选择合适的代码片段，并提供关于代码结构、语法和最佳实践

wenchun001·2023-12-29 15:10

AIGC初探：提示工程 Prompt Engineering

简介提升工程是什么提示工程（PromptEngineering）是人工智能领域中的一个概念，特别是在自然语言处理（NLP）领域中。它是一种通过设计和优化输入提示来提高AI模型表现的方法。

_三石_·2023-12-29 14:58

数据挖掘、机器学习、自然语言处理Python工具包(持续更新)

数据挖掘、机器学习、自然语言处理Python工具包(持续更新)科学计算Python包NumpyNumpy中文学习文档Numpy官方文档Numpy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算

fpzRobert·2023-12-29 14:10

GPT技术：人工智能的语言革命

在人工智能的领域中，自然语言处理（NLP）一直是一个极具挑战性的研究领域。

Blind.894·2023-12-29 13:02

2023年的技术回顾

深度学习、机器学习、自然语言处理等领域取得了显著的进步，推动了AI在语音识别、图像识别、自动驾驶、医疗诊断等领域的应用。在量子计算领域，2023年也取得了重要突破。

道亦无名·2023-12-29 12:00

举例说明自然语言(NLP)技术

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技术是一种人工智能领域的技术，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。

东北霸主劳德利·2023-12-29 12:24

自然语言处理（第15课机器翻译3/5)

一、学习目标1.了解统计机器翻译与神经网络机器翻译的区别2.学习RNN、注意力机制实现机器翻译二、统计VS神经网络1.统计：优点：（1）可解释性高，（2）模块随便加，（3）错误易追踪。这都依赖于其设计了各种规则，得到了对应的特征函数缺点：（1）数据稀疏，（2）复杂结构无能为力，（3）太依赖先验知识。2.神经网络：（1）数据之间考虑了相互联系，（2）不需要先验，（3）结果更好。三、神经网络机器翻译实

komjay·2023-12-29 09:44

计算机视觉与自然语言处理（Open AI）

1.语音识别技术语音识别是将语音转换为文本的技术，是自然语言处理的一个分支。通过特征的提取、模式的匹配将语音信号变为文本或命令，以实现机器识别和理解语音。

人工智能MOS·2023-12-29 09:40

2024 人工智能与大数据专业毕业设计(论文)选题推荐

目录前言毕设选题2.1目标检测与图像分类2.2自然语言处理与文本生成2.3时间序列分析与预测2.4强化学习与智能决策3.选题迷茫4.选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研

Krin_IT·2023-12-29 09:10

举例说明自然语言处理（NLP）技术。

语音识别：NLP技术可以将语音转换为文本。例如，语音助手如Apple的Siri和亚马逊的Alexa使用NLP技术将用户的语音命令转换为可执行的指令。机器翻译：NLP技术可以帮助计算机理解和翻译不同语言之间的文本。Google翻译就是一个使用NLP技术的例子。文本分类：NLP技术可以将文本分为不同的类别。例如，垃圾邮件过滤器使用NLP技术将电子邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。情感分析：NLP技术可以

程序猿～厾罗·2023-12-29 09:08

自然语言处理(第16课机器翻译4、5/5）

一、学习目标1.学习各种粒度的系统融合方法2.学习两类译文评估标准3.学习语音翻译和文本翻译的不同4.学习语音翻译实现方法二、系统融合以一个最简单的例子来说明系统融合，就是相当于用多个翻译引擎得到不同的翻译结果，然后选择其中最好的作为最终结果：不同于分类方法中的系统融合，因为分类方法中，各引擎的输出结果是类别，可以使用投票法（少数服从多数）、取均值等方法，机器翻译的结果是译文，是不能使用投票法、取

komjay·2023-12-29 09:37

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow的使用场景非常广泛，包括但不限于以下领域：机器学习和深度学习：TensorFlow支持各种机器学习和深度学习算法，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任

荆赫同艺·2023-12-29 09:30

语言模型：从n-gram到神经网络的演进

目录1前言2语言模型的两个任务2.1自然语言理解2.2自然语言生成3n-gram模型4神经网络语言模型5结语1前言语言模型是自然语言处理领域中的关键技术之一，它致力于理解和生成人类语言。

cooldream2009·2023-12-29 08:10

如何使用 PyTorch 训练 LLM

一、引言语言模型（LLM）是一种重要的自然语言处理（NLP）技术，它通过对大量文本数据进行训练，学习语言的内在结构和语义信息。

yule.yang·2023-12-29 06:52

Elasticsearch8.x结合OpenAI CLIP模型实现图搜图及文搜图功能

前言在当今大数据时代，搜索引擎已经是许多应用的核心组件之一，近年随着大模型以及AI技术（如：自然语言处理NLP）的流行，这些技术的结合将会创造出更多的应用场景，比如：电商商品搜索、图像识别、非结构化数据向量化等本博客将介绍如何使用

flyfhj·2023-12-29 05:25

怎么知道一名研究生有没有科研潜力？

转自深度学习自然语言处理编辑：AmusipennyChenhttps://www.zhihu.com/question/367370829/answer/990193739科研潜力这个事看大家怎么定义了

天明豆豆·2023-12-29 03:30

python进阶:装饰器

decorator一、何为装饰器?、装饰器、带有参数的装饰器、带有自定义参数的装饰器、类装饰器、装饰器的嵌套二、装饰器的功能?一、何为装饰器?、装饰器上一篇文章讲到了函数中的闭包,这篇文章讲讲python中的装饰器defmy_decorator(func):defwrapper():print('callwrapper')func()returnwrapperdefgreet():print('c

我爱夜来香A·2023-12-28 13:13

python进阶:深入理解迭代器和生成器

iterator&generator一、容器、可迭代对象和迭代器二、生成器(一)、何为生成器?(二)、生成器的实现方式(三)、扩展一、容器、可迭代对象和迭代器1、容器python中一切皆对象,对象的抽象就是类,而对象的集合就是容器。列表(list:[0,1,2]),元组(tuple:(0,1,2)),字典(dict:{0:0,1:1,2:2}),集合(set:set([0,1,2]))都是容器容器

我爱夜来香A·2023-12-28 13:12

python进阶:函数

func一、函数、变量作用域、函数常见的几种形式二、闭包三、匿名函数一、函数、变量作用域和其它语言类似,若是在函数内部定义的,就称为局部变量,只在函数内部有效,一旦函数执行完毕,局部变量就会被回收,无法访问函数内部可以访问外部的全局变量,直接修改会报错,若要修改,需加上global关键字(不建议做),如下述代码所示,这里的global并不表示重新创建了全局变量value,而是告诉python解释器

我爱夜来香A·2023-12-28 13:12

docker 安装 Stanford CoreNLP

StanfordCoreNLP可以理解为斯坦福大学用于自然语言处理(NLP)的一个工具，功能强大。可以实现分词、词性标注(POS)、实体识别(NER)、情感分析等等。

董书广·2023-12-28 13:10

PyTorch实战：基于Seq2seq模型处理机器翻译任务(模型预测)

本博客以《PyTorch自然语言处理入门与实战》第九章的Seq2se

高斯小哥·2023-12-28 12:41

【自然语言处理】第3部分：识别文本中的个人身份信息

自我介绍做一个简单介绍，酒架年近48，有20多年IT工作经历，目前在一家500强做企业架构．因为工作需要，另外也因为兴趣涉猎比较广，为了自己学习建立了三个博客，分别是【全球IT瞭望】，【架构师酒馆】和【开发者开聊】，有更多的内容分享，谢谢大家收藏。企业架构师需要比较广泛的知识面，了解一个企业的整体的业务，应用，技术，数据，治理和合规。之前4年主要负责企业整体的技术规划，标准的建立和项目治理。最近一

架构师研究会·2023-12-28 10:25

自然语言处理（NLP）技术

自然语言处理（NLP）技术是一种利用计算机对人类语言进行处理和理解的技术。下面是几个常见的NLP技术的例子：文本分类：NLP技术可以根据文本的内容将其分类到预定义的类别中。

淘金开源·2023-12-28 10:35

从71%到5%‼️人工智能自动写作软件

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：人工智能自动写作软件是一种基于自然语言处理和机器学习技术的自动化文本生成工具。

gpt886·2023-12-28 06:32

通过自然语言处理增强推荐系统：协同方法

一、介绍自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支，专注于使机器能够以有意义且有用的方式理解、解释和响应人类语言。它包含一系列技术，包括情感分析、语言翻译和聊天机器人。

无水先生·2023-12-28 03:02

NLP自然语言处理-经典RNN案例-人名分类器

二、实践：1、代码：fromioimportopenimportglobimportosimportstringimportunicodedataimportrandomimporttimeimportmathimporttorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltall_letters=string.ascii_letters+".,;'

涓涓自然卷·2023-12-27 23:00

优秀案例 | 肇庆四会桔业AI交互数字人“小桔”，高效赋能农业数字化发展

广东省肇庆市四会桔业AI数字人“小桔”广东省肇庆市四会桔业联合广州虚拟动力推出原创定制四会桔业数字人“小桔”，结合沉浸式的语音交互体验，通过自然语言处理等深度学习算法，搭建农

广州虚拟动力-动捕&虚拟主播·2023-12-27 20:27

NLP-语义解析(Text2SQL)：Text2SQL 数据集

Text2SQLTexttoSQL(以下简称Text2SQL)，是将自然语言文本（Text）转换成结构化查询语言SQL的过程，属于自然语言处理-语义分析（SemanticParsing）领域中的子任务。

u013250861·2023-12-27 19:45

ACL 2021｜CHASE: 首个跨领域多轮Text2SQL中文数据集

PaperWeekly·2023-12-27 19:43

Python进阶 set集合

与列表(list)的行为类似，区别在于set不能包含重复的值。检查列表中是否包含重复的元素#使用for循环some_list=['a','b','c','b','d','m','n','n']duplicates=[]forvalueinsome_list:ifsome_list.count(value)>1:ifvaluenotinduplicates:duplicates.append(val

FicowShen·2023-12-27 16:59

GPT在企业自动化方面的应用

GPT和类似的自然语言处理技术在企业自动化方面有许多应用。

Channing Lewis·2023-12-27 16:53

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