04_自然语言处理

【BERT】深入理解BERT模型1——模型整体架构介绍

前言BERT出自论文：《BERT：Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》2019年近年来，在自然语言处理领域
小白冲鸭·2023-12-31 11:02

百度智能写诗

#encoding:utf-8#请先去百度自然语言处理里面创建一个应用,开启智能写诗，然后记得AK和SK就行#原创文章,禁止抄袭或转载importrequests,json,rehost='https:
朱雀333·2023-12-31 10:23

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understading

BERT一共在7个自然语言处理任务上获得SOTA结果，并且将GLU
chansonzhang·2023-12-31 07:28

大语言模型（LLM）训练平台与工具

此外，它们还促进了学术界和工业界之间的合作与知识共享，推动了自然语言处理技术的快速发展和
ejinxian·2023-12-31 06:20

自然语言处理2——轻松入门情感分析 - Python实战指南

目录写在开头1.了解情感分析的概念及其在实际应用中的重要性1.1情感分析的核心概念1.1.1情感极性1.1.2词汇和上下文1.1.3情感强度1.2实际应用中的重要性2.使用情感分析库进行简单的情感分析2.1TextBlob库的基本使用和优势2.1.1安装TextBlob库2.1.2文本情感分析示例2.1.3优势和局限性2.2VADER情感分析工具的介绍和应用2.2.1安装VADER库2.2.2文本
theskylife·2023-12-31 05:33

ChatGPT可以将文字与图像的完美结合，批量生成图文并茂画报？

ChatGPT是一种强大的自然语言处理模型，它可以通过学习和理解大量的文本数据，生成具有逻辑性和连贯性的文本。同时，ChatGPT还可以根据输入的文本内容，生成与之相关的图像。
qintian0225·2023-12-31 05:01

自然语言处理3——玩转文本分类 - Python NLP高级应用

目录写在开头1.文本分类的背后原理和应用场景1.1文本分类的原理1.2文本分类的应用场景2.使用机器学习模型进行文本分类（朴素贝叶斯、支持向量机等）2.1朴素贝叶斯2.1.1基本原理2.1.2数学公式2.1.3一般步骤2.1.4简单python代码实现2.2支持向量机SVM2.2.1基本概念2.2.2数学公式2.2.3一般步骤2.2.4利用svm进行文本分类3.模型评估和性能优化3.1朴素贝叶斯（
theskylife·2023-12-31 05:56

GitHub Copilot 快速入门

Copilot使用自然语言处理技术来理解代码的语义，并根据上下文提供智能化的代码建议。通过使用Copilot，开发者可以提高编码效率，减少错误率，并加速开发过程。
VNGRY·2023-12-31 05:15

2023第三届中国高效大数据挑战赛A题思路及代码

一、题目介绍赛题A中文文本纠错中文文本纠错的任务主要是针对中文文本中出现的错误进行检测和纠正，属于人工智能自然语言处理的研究子方向。
抱抱宝·2023-12-31 05:29

自注意力机制(self-attention)——考虑全局又聚焦重点

比如在在做自然语言处理时，句子中的一个词往往不是独立的，和它上下文相关，但是和上下文中不同的词的相关性是不同的，所以我们在处理这个词时，在看到它的上下文的同时也要更加聚焦与它相关性更高的词，这就要用到常说的自注意力机制
偶尔写一写·2023-12-31 04:29

GPT和未来的程序员：一场合作还是竞争？

随着自然语言处理技术的飞速发展，由OpenAI开发的GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列模型在文本生成、代码辅助编程、甚至是日常对话等方面展现出了令人瞩目的能力
IT管理圈·2023-12-31 03:24

GPT-5：未来的大潮，即将到来？

自从GPT-3在2020年震撼发布以来，它凭借强大的自然语言处理能力引起了广泛关注和讨论。现在，我们站在了另一个新技术浪潮的门槛上——GPT-5的预期到来。
IT管理圈·2023-12-31 03:20

不用再找了，这就是 NLP 方向最全面试题库

大家好，本篇文章总结了自然语言处理(NLP)面试需要准备的学习笔记与资料，该资料目前包含自然语言处理各领域的面试题积累。
深度学习算法与自然语言处理·2023-12-31 00:04

HCIA-AI V3.5华为认证人工智能工程师在线课程章节测试题+结课测试题汇总

A.计算机视觉B.自然语言处理C.语音处理D.智慧城市正确答案：ABCD2、人工智能的三大主要学派，包括:A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.行动主义正确答案：ABC3、当前人工智能的发展属于强人工智能的层次
gaogao_jack·2023-12-30 22:22

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景

LLM（LargeLanguageModel）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。
AI小白龙*·2023-12-30 21:56

141自然语言处理通关手册--外卖订单的评论分析

外卖订单的评论分析数据分析随着外卖平台的成熟以及物流业的快速发展，点外卖已成为大部分中国人的日常活动之一。虽然顾客与店家之间并无直接接触，但是平台的实时评论打分机制能够有力地监督店家，保障顾客权益。另一方面，这些外卖评论也为商家或平台提供了大量文本数据，如果利用得当，将是一笔宝贵的数据资源。例如，商家通过分析外卖评论，可以获取某地区用户的口味偏好、差评好评的侧重点等，以及时调整发送菜品；而平台通过
Jachin111·2023-12-30 21:20

【Transformer】深入理解Transformer模型2——深入认识理解（上）

前言Transformer模型出自论文：《AttentionisAllYouNeed》2017年近年来，在自然语言处理领域和图像处理领域，Transformer模型都受到了极为广泛的关注，很多模型中都用到了
小白冲鸭·2023-12-30 20:42

【Transformer】深入理解Transformer模型1——初步认识了解

前言Transformer模型出自论文：《AttentionisAllYouNeed》2017年近年来，在自然语言处理领域和图像处理领域，Transformer模型都受到了极为广泛的关注，很多模型中都用到了
小白冲鸭·2023-12-30 20:41

【BERT】深入BERT模型2——模型中的重点内容，两个任务

前言BERT出自论文：《BERT：Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》2019年近年来，在自然语言处理领域
小白冲鸭·2023-12-30 20:41

【Transformer】深入理解Transformer模型2——深入认识理解（下）

前言Transformer模型出自论文：《AttentionisAllYouNeed》2017年近年来，在自然语言处理领域和图像处理领域，Transformer模型都受到了极为广泛的关注，很多模型中都用到了
小白冲鸭·2023-12-30 20:08

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

它已经应用于图像识别、语音识别、自然语言处理和推荐系统等领域。自然语言处理：自然语言处理是指使计算机能够理解、解析和产生人类语言的
qqq11122233___·2023-12-30 19:25

自然语言处理（NLP）技术

以下是自然语言处理(NLP)技术的一些应用示例：文本分类：使用NLP技术对文本进行分类，例如将酒店评论分为好评和差评，或将新闻分类为体育、政治、娱乐等。
qqq11122233___·2023-12-30 19:54

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

im6ull学习归纳总结（一）APP——04_文件IO

4.1文件从何而来如图所示文件可以是1真实文件保存在设备上2内核提供的虚拟文件3设备节点4.2文件的访问方式4.2.1通用IO模型：open/read/write/lseek/close实验1copy文件代码#include#include#include#include#includeintmain(charargc,char**argv){intfd_old,fd_new;charbuf[10
Ant?1·2023-12-29 10:44

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
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