论文阅读-NLP

甘超波：NLP中EMBA状态管理

哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助，这是第23篇原创文章什么是EMBAEMBA：是总裁班吗？

甘超波·2025-07-22 01:15

打造智能资讯引擎：基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析

本篇文章将带你从零出发，构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”，从数据采集（爬虫）、文本处理（NLP）、兴趣建模（TF-IDF/协同过滤/Embedding）到推荐展示，覆盖整个推荐系

程序员威哥·2025-07-21 18:16

题解 | #使用join查询找出没有分类的电影id以及名称#

培训班装公司招聘阿里巴巴前端暑期实习——无语八面挂怎么写自我介绍|自我介绍保姆级教学灵犀互娱客户端一面面经(求过啊)24找运维实习，这简历可行吗拓竹科技测试开发面经（25届暑期实习）分享一波攒了整个秋招的NLP

愤怒的小青春·2025-07-21 18:16

进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现

智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用，它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询，显著提升客户服务效率和响应速度。

·2025-07-21 17:11

计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？...

这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点，所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一．所谓计算机视觉，是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究

·2025-07-21 17:10

【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 基于wordcloud库实现词云图

大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。

·2025-07-21 11:29

大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁

文章目录大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段（0-2年经验）：构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段（

Mr.小海·2025-07-21 05:44

丰盛日记第三天

第123期NLP执行师二阶4组章艳Day3分享《有效引导他人的能力》学到情绪管理的方法和体验练习中感动的一天，我很开心！

幸运星小燕子·2025-07-20 23:04

【转】【译】How to Handle Very Long Sequences with LSTM（LSTM RNN 超长序列处理）

主要包括下面一些例子：包含上千个词的文件情感分类（NLP）包含上千个时间状态的脑电痕迹分类（Medici

开始奋斗的胖子·2025-07-20 22:25

“闭门造车”之多模态思路浅谈：自回归学习与生成

©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|科学空间研究方向|NLP、神经网络这篇文章我们继续来闭门造车，分享一下笔者最近对多模态学习的一些新理解。

PaperWeekly·2025-07-20 14:24

自动字幕生成器：Auto-Subtitle — 技术解析与应用指南

Auto-Subtitle是一个开源项目，它利用先进的自然语言处理（NLP）技术为你的视频自动生成准确的字幕。本文将深入探讨这个项目的原理、功能、应用场景及特点，以期吸引更多开发者和用户关注并使用。

房耿园Hartley·2025-07-20 12:44

略说NLP引入公理模型的可行性

在自然语言处理（NLP）的深层语义分析中，公理化体系的引入具有理论可行性，但其实际应用仍面临挑战。

金井PRATHAMA·2025-07-20 07:42

NLP中情感分析如何结合知识图谱在跨文化领域提升观念分析和价值判断的准确性？

情感分析结合知识图谱，能够显著提升观念分析和价值判断的准确性。这一融合的核心在于利用知识图谱的结构化语义网络，为情感分析提供深层语境、实体关联和领域知识支撑。以下是具体机制和应用场景的分析：一、知识图谱如何提升情感分析的语义理解1.解决歧义与上下文依赖问题：情感词（如“冷”）在不同语境中含义不同（“服务态度冷”表负面，“冷静分析”表中性）。方案：知识图谱通过实体链接识别文本中的对象（如“服务态度”

·2025-07-20 07:41

SBERT、CoSENT和BETR以及transformers的区别和联系

SBERT、CoSENT、BETR和Transformers的区别和联系这几个模型（SBERT、CoSENT、BETR）和框架（Transformers）都是围绕自然语言处理（NLP）的句子嵌入和语义理解任务展开的

panshengnan·2025-07-20 05:30

入门大模型神器：开源项目Happy LLM保姆级教程！

本项目是一个系统性的LLM学习教程，将从NLP的基本研究方法出发，根据LLM的思路及原理逐层深入，依次为读者剖析LLM的架构基础和训练过程。

·2025-07-20 05:27

【原创】下雨天要游泳

我有点怀疑我这儿子有NLP的基因，总是能及时地给沟通者作出良好的回应，而且还会用米尔顿。其实看着这满天的乌云，我心里还在嘀咕，这场大雨可能不会等到我们去游泳场。果不其

饶金霞家庭教育心理咨询·2025-07-19 23:42

LLM系统性学习完全指南（初学者必看系列）

我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini

GA琥珀·2025-07-19 19:11

AI数字人系统开发上线全攻略：从0到1全流程解析

语音合成情感识别与应激反应动作系统预设动作库骨骼动画与物理引擎智能决策规则引擎强化学习驱动决策多模态交互文本/语音输入AR/VR空间交互1.2非功能性指标实时性：唇形同步延迟B[语音识别]A-->C[姿态检测]A-->D[文本理解]B-->E[NLP

v_qutudy·2025-07-19 17:28

Java NLP炼金术：从词袋到深度学习，构建AI时代的语言魔方

一、JavaNLP的“三剑客”：框架与工具链1.1ApacheOpenNLP：传统NLP的“瑞士军刀”目标：用词袋模型实现文本分类与实体识别代码实战：文档分类器的“炼成术”//OpenNLP文档分类器（

墨夶·2025-07-19 10:30

深度学习模型表征提取全解析

模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法

ZhangJiQun&MXP·2025-07-12 15:14

【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5

引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。

我爱一条柴ya·2025-07-12 10:10

[论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal

中文译名：逐步蒸馏！以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接：http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因：近期任务需要用到蒸馏操作，了解相关知识核心思想：改变视角。原来的视角：把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角：把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪？需要的数据量少，得到的结果好。文章的方法

0x211·2025-07-12 10:38

NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录

1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱：知识图谱构建流程

macken9999·2025-07-12 07:45

【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt

引言任务：光学遥感图像中显著目标检测论文地址：Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址：前置知识一、摘要目前由于光学rsi中目标类型多样、目标尺度多样、目标方向众多以及背景杂乱，现有S

·2025-07-11 12:11

数据安全审计平台的三大关键技术：日志分析、行为监测与智能告警

日志分析：数据安全的“DNA图谱”1.多源日志融合技术实现：通过Agent采集操作系统、数据库、网络设备等200+日志源，利用正则表达式、NLP技术解析非结构化日志（如“

KKKlucifer·2025-07-11 11:02

大模型服务的推理优化探索

于是，开启了一次又一次的论文阅读之旅。开发并部署大模型应用肯定要考虑它们的服务成本。然而，钱并不是唯一的考虑因素，如果不能解决模型性能方面的问题，即使有很大的预算，大模型服务仍会受到影响。

半吊子全栈工匠·2025-07-11 02:31

ER综述论文阅读-Emotion recognition in EEG signals using deep learning methods: A review

EmotionrecognitioninEEGsignalsusingdeeplearningmethods:AreviewQ1期刊，2023论文链接：https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/105887899/emotionreview-libre.pdf?1695460941=&response-content-disposition=inline%3B+f

今天早睡了·2025-07-11 01:30

【论文阅读】AdaCtrl: Towards Adaptive and Controllable Reasoning via Difficulty-Aware Budgeting

AdaCtrl:TowardsAdaptiveandControllableReasoningviaDifficulty-AwareBudgeting3Method3.1长度触发标签作为控制接口（Length-TriggerTagsasControllingInterface）3.2冷启动微调（Cold-startfine-tuning）3.3难度感知的强化学习框架（Difficulty-awar

quintus0505·2025-07-11 00:16

【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series

最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。

少写代码少看论文多多睡觉·2025-07-10 22:39

【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation

摘要：最先进的蒸馏方法主要基于从中间层蒸馏出深层特征，而logit蒸馏的重要性则被大大忽视了。为了提供研究logit蒸馏的新观点，我们将经典的KD损失重新表述为两部分，即目标类知识蒸馏（TCKD）和非目标类知识蒸馏（NCKD）。我们实证调查并证明了两部分的效果：TCKD传递了有关训练样本“困难”的知识，而NCKD是logit蒸馏起作用的突出原因。更重要的是，我们揭示了经典的KD损失是一个耦合公式，

Bosenya12·2025-07-10 22:38

【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples

摘要：这封信提出了一种用于自动调制识别（AMR）的迁移学习模型，该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练，然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。为了提高分类性能，信噪比（SNR）被用作一个功能来促进信号的分类。仿真结果表明，迁移模型在分类精度方面具有显著优势。这篇文章的核心内容是提出了一种基于迁移学习（TransferLearning）的自动调制识

·2025-07-10 22:08

【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement

这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架，专门用于少样本（few-shot）语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中，由于训练样本有限而导致传统深度神经网络（DNN）模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法，利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型，即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音，提升语音质量和可懂度。深度

Bosenya12·2025-07-10 22:38

【论文阅读】SASLN：小样本条件下机械故障诊断的信号增强自学习网络

SASLN:SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworksforMechanicalFaultDiagnosisUnderSmallSampleCondition本文介绍了一种名为SASLN（SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworks）的方法，专门用于在小样本条件下对风力发电机（WT）的发电机轴承故障进行诊断。该方

·2025-07-10 22:37

【论文阅读】SSCL-AMC：一种基于动态增强和集成学习的自监督自动调制分类方法

SSCL-AMC:ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning摘要：与传统的手工自动调制分类（AMC）方法相比，深度学习已经显示出有希望的结果，AMC作为信号检测和调制之间的中间步骤发挥着关键作用。然而，获取大规模标记数据仍然具有挑战性，因为数据质量和

·2025-07-10 22:37

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 当 LLM 写代码时，它的 “思考过程” 靠谱吗？—— 揭秘 CoT 质量的那些事儿

当LLM写代码时，它的“思考过程”靠谱吗？——揭秘CoT质量的那些事儿论文标题：AreTheyAllGood?EvaluatingtheQualityofCoTsinLLM-basedCodeGenerationarXiv:2507.06980[pdf,html,other]AreTheyAllGood?EvaluatingtheQualityofCoTsinLLM-basedCodeGenera

张较瘦_·2025-07-10 18:42

NLP-D7-李宏毅机器学习---X-Attention&&GAN&BERT&GPT

—0521今天4:30就起床了！真的是迫不及待想看新的课程！！！昨天做人脸识别系统的demo查资料的时候，发现一个北理的大四做cv的同学，差距好大！！！我也要努力呀！！不是比较，只是别人可以做到这个程度，我也一定可以！！！要向他学习！！！开始看课程啦！-----0753看完了各种attention，由于attention自己计算的限制，当N很大的时候会产生计算速度问题，从各种不同角度（人工知识输入

甄小胖·2025-07-10 17:34

PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用

PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词：PyTorch，Python，自然语言处理，深度学习，文本分类，情感分析摘要：本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理（NLP）领域的运用

Python编程之道·2025-07-10 17:31

VIT视觉

VisionTransformer视觉和语言(Vision-Language)NLPrompt:Noise-LabelPromptLearningforVision-LanguageModelsPaper

妄想成为master·2025-07-10 14:11

RAG实战指南 Day 11：文本分块策略与最佳实践

【RAG实战指南Day11】文本分块策略与最佳实践文章标签RAG,检索增强生成,文本分块,语义分割,文档处理,NLP,人工智能,大语言模型文章简述文本分块是RAG系统构建中的关键环节，直接影响检索准确率

在未来等你·2025-07-09 22:01

中文大模型的技术债问题

中文大模型的技术债问题摘要随着中文大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，其研发和部署过程中积累的“技术债”（TechnicalDebt）问题日益突出

大鹏的NLP博客·2025-07-09 20:50

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究：来龙去脉与创新突破

需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究：来龙去脉与创新突破论文标题：RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationarXiv:2507.02858RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationYuchenShen,AnmolSinghal,TravisBreauxComments:13page

·2025-07-09 20:47

AI 正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期，从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析

以下从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析：一、AI重构软件开发全栈的技术图谱需求工程智能化NLP驱动的需求解析：GPT-4架构实现用户访谈转录自动转化为UML用例图，准确率达89%（微软

·2025-07-09 15:45

新手向:中文语言识别的进化之路

自然语言处理（NLP）技术正在以前所未有的速度改变我们与机器的交互方式，而中文作为世界上使用人数最多的语言，其处理技术面临着独特的挑战与机遇。

·2025-07-09 13:35

Prompt相关论文阅读(02)--Auto-CoT(2024-11-25)

论文阅读笔记2024-11-24~2024-11-25Auto-CoT:AutomaticChainofThoughtPromptinginLargeLanguageModels(ICLR2023)碎碎念

zhilanguifang·2025-07-08 20:12

深入详解 AI 与深度学习：从零开始掌握 BERT 模型架构

深入详解AI与深度学习：从零开始掌握BERT模型架构引言在自然语言处理（NLP）领域，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是近年来最具影响力的模型之一

拉不拉斯AICoding·2025-07-08 14:31

Transformer模型架构深度讲解

Transformer是一种在自然语言处理（NLP）和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出，主要应用于序列到序列的任务（如机器翻译、文本生成、摘要生成等）。

·2025-07-08 11:13

AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显

通过与传统NLP方法的对比，揭

AI学长带你学AI·2025-07-08 09:50

【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting

系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的，我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段，权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量（分类器框内的绿色矩形），并为新类别生成相应的分类权重向量（分类器框内的蓝色矩形）。这样，卷积神经网络就能同时识别基础类别

Bosenya12·2025-07-08 05:56

【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models

从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先，扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着，模型生成一个增强的数据集，并进一步优化以提高保真度。最后，这些合成数据与少量样本训练数据集结合，用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色，这表明模型与真实数据更加吻合，如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff（Bi-GuidedDiffusion）

Bosenya12·2025-07-08 05:25

[论文阅读] 人工智能 | 读懂Meta-Fair：让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法

读懂Meta-Fair：让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法论文标题：Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsarXiv:2507.02533Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsMiguelRomero-Arjona,JoséA.Parejo,Jua

张较瘦_·2025-07-08 00:16

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