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语料
笔记-N元语法
N元语法最大似然估计缺陷:参数空间过大条件概率P(wn|w1,w2,…wn-1)无法估算数据稀疏严重很多
语料
库中未出现的词组组合,得到的概率为0马尔可夫假设目的:解决参数空间过大的问题;随意一个词出现的概率只和与它前面出现的有限的一个或者几个词相关
沐子鱼和火
·
2023-11-06 09:39
BERT+知识图谱:北大-腾讯联合推出知识赋能的K-BERT模型
这些模型在大规模开放域
语料
库上进行了预训练,以获得通用的语言表示形式,然后在特定的下游任务中进行了微调,以吸收特定领域的知识。但是,由于预训练和微调之间的领域差异,这些模型在知识驱动的任务上表现不佳。
PaperWeekly
·
2023-11-05 18:24
游戏领域舆论的数据获取与分析项目总结
由于
语料
中含有许多在常规的
语料
当中不含有的新词,对于之后的任务的效果会有比较大的影响,因此需要进行新词发现。热词发现。在这里,热词发现主要是指发现
语料
当中某个时间段的突发性的热词。情感分析。
过年啦
·
2023-11-05 17:01
【LLM】预训练||两句话明白儿的底层原理
预训练鼻祖阶段:目前认为是Bert时期从字面上看,预训练模型(pre-trainingmodel)是先通过一批
语料
进行训练模型,然后在这个初步训练好的模型基础上,再继续训练或者另作他用。
思考实践
·
2023-11-05 16:01
LLM
人工智能
MLM
NSP
微调
预训练
2023李宏毅机器学习HW05样例代码中文注释版
notebook代码下载:[EN][ZH]文章目录作业描述下载和导入需要的包固定随机数种子数据集英-中对应的
语料
测试集数据集下载语言预处理文件划分训练/验证集子词单位数据二值化(使用fairseq)实验配置日志
Hoper.J
·
2023-11-05 11:12
李宏毅机器学习Homework
机器学习
人工智能
《用Python进行自然语言处理》第3章 加工原料文本
2.我们如何把文档分割成单独的词和标点符号,这样我们就可以开始像前面章节中在文本
语料
上做的那样的分析?3.我们怎样编程程序产生格式化的输出,并把结果保存在一个文件中?
剑九黄
·
2023-11-05 04:12
自然语言处理
python
《用Python进行自然语言处理》第2章 获得文本
语料
和词汇资源
1.什么是有用的文本
语料
和词汇资源,我们如何使用Python获取它们?2.哪些Python结构最适合这项工作?3.编写Python代码时我们如何避免重复的工作?
剑九黄
·
2023-11-05 04:11
自然语言处理
python
python requests模块解析html_用python3教你任意Html主内容提取
0x1工具准备工欲善其事必先利其器,爬取
语料
的根基便是基于python。我们基于python3进行开发,主要使用以下几个模块:requests、lxml、json。
weixin_39610188
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2023-11-03 07:43
python
机器学习之Word2Vec
可以根据给定的
语料
库,通过优化后的训练模型快速有效地将一个词语表达成向量形式。2、语言模型统计语言模型用于统计一个句子出现概率的模型。
Jayden Huang
·
2023-11-03 05:42
Python
Machine
Learning
MachielLearning
Word2Vec
wiki中文
语料
+word2vec (python3.5 windows win7)
环境:win7+python3.51.下载wiki中文分词
语料
使用迅雷下载会快不少,大小为1个多Ghttps://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz22
deex13491
·
2023-11-03 05:39
python
json
操作系统
CLUECorpus2020: A Large-scale Chinese Corpus for Pre-training Language Model
0摘要主要是使用CLUECorpus2020,100G
语料
预训练模型。他们在小数据及以及大数据集上做了实验,表明这个
语料
训练的模型,更适合中文。
candy134834
·
2023-11-02 22:29
NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
它内置了50多个文本
语料
库和词汇资源。它支持文本标记化、词性标记、词干提取、词形还原、命名实体提取、分割、分类、语义推理。Python有一些非常强大的NLP库。
无水先生
·
2023-11-02 06:30
NLP高级和ChatGPT
人工智能
python
自然语言处理
开发语言
NLP 快速入门
文章目录前言NLP历史回顾NLP任务
语料
的标注AI
语料
标注师岗位职责TransformersHuggingFace模型中文文本分类使用NLTK进行文本分类参考链接开源NLP前言学习NLP,解决两个问题:
北极象
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2023-11-02 04:32
自然语言处理
自然语言处理
人工智能
DL4NLP —— 序列标注:BiLSTM-CRF模型做基于字的中文命名实体识别
在MSRA的简体中文NER
语料
(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN2006Bakeoff-3评测所使用的原版
语料
)上训练NER模型,识别人名、地名和组织机构名。
和你在一起^_^
·
2023-11-01 21:03
自然语言处理
统编教材里的古诗文教学
古诗文的积累(
语料
积累、语感积累、结构积累、文学积累)三、构建古诗文教学新样态1.深入解读,熟悉
沉淀lyjy
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2023-11-01 21:25
如何为chatbot提供训练
语料
对话的实质是什么?我们的生活中充满对话,从和男朋友准备晚餐的聊天,从快餐店订一个烤鸭,对公司季度销售进行总结报告,对话无处不在。对话有不同的长短,不同的主题,不同的重要性和不同的聊天场合,但是我们很少思考:我为什么要进行这次对话?我的目的是什么?本文中,我们从对话是协同行动(coordinatingjointaction)这个视角来理解它。对话是动态的,充满了信号和互动。我们可以按照自己的设想开始
sparkapi
·
2023-11-01 09:41
分享
chatbot
人工智能
深度学习
智能语音客服
聊天机器人
雅思三月上旬打卡
3计划每日必做:1.过list2.背百词斩3.雅思群打卡4.栗子口语5.练声6.预习复习7.背三句8.星期天听写
语料
库8.星期天背一篇文章9.每日要写反思总结:10有时间要做一篇法语和英语的精听3月1日土拨鼠之日的观后感
格勒的小故事
·
2023-10-31 21:06
数据科学入门必读:如何使用正则表达式?
有时候,这些数据中会包含大量文本
语料
。比如,假如我们需要搞清楚「巴拿马文件[注意,可能是敏感词]」丑闻中谁给谁发送过邮件,那么我们就要筛查1150万份文档!我们可以采用人工方式,亲自阅读每一封电
魔都飘雪
·
2023-10-31 01:17
Python语言
如何使用正则表达式?
IMYAI-人工智能聊天绘画机器人4.0 - 终身学习者的超级生产力工具!
ChatGenerativePre-trainedTransformer(聊天生成性预训练转换模型)说简单点,ChatGPT就是一个AI聊天机器人,背后是一个十分庞大的语言模型,由国外的OpenAI公司通过基于8000亿个单词的
语料
库
图欧学习资源库
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2023-10-30 19:10
人工智能
机器人
Who‘s Harry Potter? Approximate Unlearning in LLMs
LLMs中的近似遗忘摘要1引言2我们方法的描述3评估方法4结果5结论摘要大型语言模型(LLM)是在大量的互联网
语料
库上训练的,这些
语料
库通常包含受版权保护的内容。
UnknownBody
·
2023-10-30 16:45
LLM
语言模型
遗忘学习
基于
语料
库的英语学习者
语料
研究简介 许家金教授著作读书笔记之一---《
语料
库与中国学习者英语口语研究绪论》2020-10-05
微信图片_20201005113054.jpg1.英语学习者各
语料
库数量比书面语:口语=3:1(数据来自比利时鲁汶天主教大学“全球学习者
语料
库一览Learnercorporaaroundtheworld
海洋之星_ad3b
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2023-10-30 12:28
使用ChunkLinkCTB生成汉语组块
语料
库
组块(chunk)简介组块这一概念最早由StevenAbney在Parsingbychunks一文中提出。CoNLL-2000正式把组块分析作为共享任务,把组块定义为:句子是由一些短语构成,而每一个短语内是由句法相关的词构成,这些短语彼此不重叠、无交集,不含嵌套关系。国内组块分析现状荷兰蒂尔堡大学的SabineBuchholz开发了机器自动程序Chunklink,对宾州大学英文句法分析树库(Upe
熊大艺
·
2023-10-30 12:27
word2vec训练词向量如何优化
选择合适的
语料
库:使用大规模的、高质量的
语料
库可以提高模型的精度。
凯二七
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2023-10-29 09:04
word2vec
机器学习
深度学习
人工智能
自然语言处理
大规模多语言嵌入零样本跨语言迁移及更多
大规模多语言嵌入零样本跨语言迁移及更多看论文笔记这篇文章提出了一种横跨93种语言的联合多语言句子表示形式模型,这个系统使用单一的BiLSTMencoder和所有语言的共享BPE词汇表,并与辅助解码器结合并在公开可用的平行
语料
库上进行训练
花开见藕
·
2023-10-29 06:11
01|导读:背景知识对于理解文章究竟有多重要?
今天这篇
语料
的句式结构相对比较简单,非常适合用来进行热身式的入门学习。语言学习,无非遣词、造句。
cjh-Java
·
2023-10-29 02:51
#
互联网人的英语学习之路
英语
NLPer福利-中文语言理解基准测【CLUEbenchmark】
www.cluebenchmarks.com/Github链接:https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE中文语言理解测评基准,包括代表性的数据集、基准(预训练)模型、
语料
库
致Great
·
2023-10-28 20:56
聊一下Glove
它做的事情概括出来就是:基于全局
语料
,获得词频统计,学习词语表征。我们从
语料
之中,学习到X共现词频矩阵,词频矩
biuHeartBurn
·
2023-10-28 16:26
机器学习
人工智能
ChatGLM2部署实战体验
然而,这些模型大都对中文的支持能力相当有限,国内清华大学针对这个问题,扩充中文token,采用自建的中文
语料
库进行训练,生成ChatGLM2模型,较上一代ChatGLM1性能有了显著提升,在答复内容的可靠性和推理速度
Spielberg_1
·
2023-10-28 08:08
人工智能
大规模语言模型(LLM)
自然语言处理
语言模型
nlp
chatgpt
自制儿童启蒙集中识字
语料
库与分级字表
儿童启蒙阶段的识字,按核心目标和相应的教学形式,可以分为集中识字和随机识字两个大类。所谓集中识字,就是在有限的时间,通过有限的文字材料,使儿童尽可能快,尽可能多地识字。它的核心目标是效率。汉字多得很,学哪些,先学哪些、后学哪些,很有讲究。周有光先生说:字数太多、字无定量,是汉字难学难用的主要原因。在难于减少字量的今天,可以用“分层使用”的方法,减少学习和使用的不便。……经验告诉我们,与其学多而不能
黄复雄
·
2023-10-27 23:06
大语言模型(LLM)综述(二):开发大语言模型的公开可用资源
ASurveyofLargeLanguageModels前言3.RESOURCESOFLLMS3.1公开可用的模型CheckPoints或API3.2常用
语料
库3.3库资源前言随着人工智能和机器学习领域的迅速发展
青云遮夜雨
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2023-10-27 20:33
NLP
语言模型
人工智能
自然语言处理
淘天集团大模型应用十大挑战命题发布
模型需要能在电商领域下提供专业、准确、实时性好的答案,而这个能力是主要由通用
语料
训练的大模型的短板。对于实时信息的获取,检索增
阿里巴巴淘系技术团队官网博客
·
2023-10-27 18:56
人工智能
栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)
BERT的核心思想是通过在大规模文本
语料
上进行无监督预训练,学习到通用的语言表示,然后将这些表示用于下游任务的微调。相比传统的基于词嵌入的模型,BERT引入了
刘悦的技术分享
·
2023-10-27 18:10
bert
音视频
人工智能
深度学习
python
【深度学习】【NLP】如何得到一个分词器,如何训练自定义分词器:从基础到实践
分词算法使用Python训练分词器步骤1:选择分词算法步骤2:准备训练
语料
步骤3:配置分词器参数步骤4:训练分词器步骤5:测试和使用分词器代码示例:使用SentencePiece训练分词器分词算法的训练要素
XD742971636
·
2023-10-27 16:53
深度学习机器学习
深度学习
人工智能
《人民日报》评论热点话题金句29 | 结构化面试考点 | 申论规范化表达词 | 公考国考省考申论素材积累(2022年9月6日)
参考
语料
发挥好网络科普力量作用。推出一批感染力强、影响力大的科普作品。支持高水平专业化的科普场馆建设。营造重视科普的社会氛围。
47fed7735c2d
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2023-10-27 15:21
对话天润云CEO吴强,未来所有企业都要用AI重构一遍 | AIGC入局者栏目
吴强认为:“丰富、专业的
语料
决定了大模型的能力,企业生产过程中积累的知识是训练行业大模型的稀缺财富。”NO.1大模型落地仅需三步通用大模型通常都是由通用
语料
训练而来,只能理解通俗范畴内的内容。
Live800智能客服
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2023-10-27 13:16
客服
在线客服
客服系统
人工智能
智能客服
在线客服
大数据
客服系统
只需100GB内存,让Falcon 180B在你的电脑上起飞
以下是有关Falcon180B的一些主要特点:使用精选
语料
库增强的RefinedWeb的3.5万亿个Token进行预训练(
技术狂潮AI
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2023-10-27 04:00
LLM应用实战
AI模型
Falcon
180B
GPTQ量化
[论文笔记]NEZHA
预训练语言模型由于具有通过对大型
语料
库进行预训练来捕获文本中深层上下文信息的人能力,因此在各种自然语言理解任务中均取得了巨大成功。然而,对中文预训练模型B
愤怒的可乐
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2023-10-27 01:01
论文翻译/笔记
论文阅读
NEZHA
LLM-Based Agent
如果将NLP到AGI的发展路线分为五级:
语料
库、互联网、感知、具身和社会属性,
银晗
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2023-10-26 19:56
深度学习基础
算法
1024程序员节
如何训练Embedding Model
BGE的技术亮点:高效预训练和大规模文本微调;在两个大规模
语料
集上采用了RetroMAE预训练算法,进一步增强了模型的语义表征能力;通过负采样和难负样例挖掘,增强了语义向量的判别力;借鉴InstructionTuning
银晗
·
2023-10-26 19:54
embedding
吴军数学之美第二版学习笔记1
第一章文字和语言vs数字和信息一、概念和主题1,通信的原理2,信息传播的模型信息源--->信道--->接收者3,信源编码4,最短编码5,解码的规则和语法6,聚类7,校验位8,双鱼对照文本9,
语料
库和机器翻译
汤普森
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2023-10-26 10:11
[BELLE] Chathome:development and evaluation of a domain-specific llm for home renovation
通过在大规模
语料
库上进行预训练,L
Kun Li
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2023-10-26 08:58
大模型
多模态和生成
BELLE
chatgpt
《人民日报》评论热点金句 | 申论规范化表达词 | 结构化面试热点 | 公考国考省考申论素材积累25(2022年9月2日)
参考
语料
家庭、家教、家风三者有机统一、紧密关联。家庭和睦,社会才能和谐;家教良好,未来才有希望;家风纯正,社风才会充满正能量。“将教天下,必定其家,必正其身。”
47fed7735c2d
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2023-10-26 04:20
【Gensim概念】01/3 NLP玩转 word2vec
在人工智能和自然语言处理领域,Gensim是一个流行的工具,用于处理大量的文本和
语料
库。该模块使用高度优化的C例程、数据流和Pythonic接口来实现word2vec系列算法。word2ve
无水先生
·
2023-10-26 02:37
NLP高级和ChatGPT
人工智能
自然语言处理
word2vec
人工智能
深入理解NLP
2.基础
语料
处理2.1分词原理分词是NLP的基础,它将连续的文本划分成一个个有意
代码写注释
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2023-10-25 14:53
1024程序员节
人虫
语料
收集18
总比我糟践了强啊,拿着,拿着!给,拿着。================================【古玩店】老板:【看扳指】卖吗?年轻的罗银水:只要价钱合适。老板:东西是挺稀罕,就是成色差了点,二百五吧。年轻的罗银水:您多点儿少点儿都成,就别这(zhei去声)数。老板:这(zhei去声)个数怎么了?年轻的罗银水:这(zhei去声)数怎么了?怎么听着我跟二百五似的?老板:切,这就不少了,我一个
禾戈君
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2023-10-25 12:23
【自然语言处理】理解词向量、CBOW与Skip-Gram模型
因此,在自然语言处理中,通常需要对输入的
语料
进行
酒酿小圆子~
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2023-10-25 07:45
自然语言处理
python beautifulsoup 抓取网页正文内容
最近要跟着同学做一个小项目,需要自己找
语料
库,于是我用python的beautifulsoup和urllib来抓取一些网页内容来做训练
语料
。现在写下来备忘,虽然还有些不足。
lan_se_ye_ge
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2023-10-25 00:04
python
python
《人民日报》评论热点金句 | 申论规范化表达词 | 结构化面试 | 公考国考省考素材积累24(2022年9月1日)
参考
语料
构建新发展格局是一个系统工程,既要“操其要于上”,加强战略谋划和顶层设计,也要“分其详于下”,把握工作着力点。
47fed7735c2d
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2023-10-24 09:18
巧用4招高效提升雅思口语印象分
同时也要不断的充实自己的
语料
库,可以像口
女IM二
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2023-10-24 07:49
1.写一个算法模型以及python算法工程化步骤
这可以是一个包含大量文本数据的
语料
库。数据预处理:对数据进行预处理以准备训练。这可能包括文本清洗、分词、去除停用词等操作。构建词汇表:根据预处理后的数据,构建一个词汇表。
森火123
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2023-10-23 20:05
AI基本开发技术
算法
python
开发语言
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