AI-自然语言第13页

NLP_NLP技术的演进史

图灵测试的基本思想是，如果一个计算机程序能在自然语言对话中表现得像一个人，那么我们可以说它具有智能。从这里我们可以看出，AI最早的愿景与自然语言处理息息相关。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:06

自然语言nlp学习五

6-10文本生成--介绍_哔哩哔哩_bilibili在自然语言处理（NLP,NaturalLanguageProcessing）领域，“sequence”通常是指一个有序的数据集合，它由一系列元素按照特定顺序排列而成

wangqiaowq·2024-02-03 10:05

深度学习有何新进展

随着计算能力的提升和大数据的积累，深度学习技术在图像识别、语音处理、自然语言理解等多个方面取得了显著进展。

小狗蛋ing·2024-02-03 09:06

大模型应用开发-实用开源项目汇总

写代码的中青年·2024-02-03 09:32

机器学习入门-----sklearn

目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题；目标值是连续的数值的话叫做回归问题；统称监督学习；另一类是无监督学习，这一类的数据集没有目标值，典型：聚类；做什么可以进行传统预测、图像识别、自然语言处理传统预测店铺销量预测

辣椒酱.·2024-02-03 07:30

灵伴科技（Rokid）借助 Knative 实现 AI 应用云原生 Serverless 化

公司通过语音识别、自然语言处理、计算机视觉、光学显示、芯片平台、硬件设计等多领域研究，将前沿的Al和AR技术与行业应用相结合，为不同垂直领域的客户提供

阿里云云原生·2024-02-03 07:29

【自然语言处理】P2 PyTorch 基础 - 张量

目录安装PyTorch张量创建张量操作张量索引、切片、联合操作CUDA张量本系列博文我们将使用PyTorch来实现深度学习模型等。PyTorch是一个开源的、社区驱动的深度学习框架。拥有强大的工具和库生态系统，包含TorchVision（用于图像处理）、TorchText（用于文本处理）、TorchAudio（用于音频处理）等。安装PyTorch网址：https://pytorch.org/根据系

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 07:45

day23实战：如何通过撰写读书稿件，成为职业读书人

听书稿的创作心法只有一个：搞清楚什么是自然语言。自然语言=口语化=音频语言自然语言的心

满塘荷叶一枝莲·2024-02-03 05:02

中国文化之光：微博数据的探索与可视化分析

然后，gensim也加入了，它擅长于自然语言处理，就像是让数据说话的魔术师。接着，咱们用了simple_preprocess，这个就像是个文本切

八块腹肌的小胖·2024-02-03 04:10

Open Assistant 真的可以平替拆GPT吗

它允许开发人员创建聊天机器人、语音助手和其他可以用自然语言与用户交互的对话界面。它建立在几种流行的开源技术之上，包括TensorFlow、Keras和Flask。

一号专家智囊团·2024-02-03 04:16

探索自然语言处理在改善搜索引擎、语音助手和机器翻译中的应用

文章目录每日一句正能量前言文本分析语音识别机器翻译语义分析自然语言生成情感分析后记每日一句正能量努力学习，勤奋工作，让青春更加光彩。

想你依然心痛·2024-02-03 02:28

自然语言处理（02/10）：自然语言处理任务和应用程序

一、描述在广阔的人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个迷人而充满活力的领域。NLP弥合了计算机和人类语言之间的鸿沟，使机器能够理解、解释和生成类似人类的文本。

无水先生·2024-02-02 22:49

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个

懒猫gg·2024-02-02 22:19

OpenAI开放新功能，可通过@一键调用任意GPTs

作为人工智能领域的重要成果之一，OpenAI的GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型在自然语言处理方面取得了巨大的突破。

庄泽峰·2024-02-02 22:13

开放式人工智能：聚焦OpenAI的发展历程

的里程碑事件研究成果及突破组织结构与模式的转变与微软的合作OpenAI的主要产品与技术GPT系列GPT-1GPT-2GPT-3GPT-3.5GPT-4GPT-4的创新及其对人工智能应用的潜在影响更高效的自然语言处理多模态学习平台智能数据分析个性化医疗和

kadog·2024-02-02 21:11

Dust | 糖·2024-02-02 20:37

Python 深度学习实战：聊天机器人

在现实生活中，深度学习已经广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。而聊天机器人则是自然语言处理的一个重要应用之一，它可以通过深度学习技术来实现对用户输入的文本进行理解和回复。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:47

Python入门实战：人工智能应用开发

人工智能的目标是让计算机能够理解自然语言、学习、推理、解决问题、识别图像、语音识别、自主决策等。人工智能的发展对于各个行业的创新和发展产生了重要影响。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:15

ACL'23 | 最新论文速递！代码生成大模型综述！

它主要目的就是将自然语言转换成可执行代码来提高开发人员的工作效率，终极目标就是干翻所有程序员，最近，随着大模型的出现，距离这一天又稍稍进了一步。

AITIME论道·2024-02-02 19:37

码多多ChatAI智能聊天系统：打造智能营销

产品介绍:码多多ChatAI智能聊天系统是一款基于人工智能技术的聊天机器人，具备自然语言处理、情感识别和多轮对话能力。

什么软件好·2024-02-02 18:28

基于Transformer结构的扩散模型综述

这一类模型，如GPT系列，以其强大的语言理解和生成能力，成功地应用于自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域。扩散模型通常使用一个基于卷积的

张小殊.·2024-02-02 17:14

一文读懂大语言模型

随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）成为了热门的研究领域之一。

virtaitech·2024-02-02 16:20

使用 PyTorch 构建 NLP 聊天机器人

查看JavaScript中的自然语言处理（NLP）（系列）二、设置Python环境我们首先需要一个环境来运行我们的聊天机器人代码。本指南使用Python

无水先生·2024-02-02 16:09

个人永久性免费-Excel催化剂功能第86波-人工智能之图像OCR文本识别全覆盖

过往功能第15波-接入AI人工智能NLP自然语言处https://www.jianshu.com/p/56a0616125fa技术行业背景在图像OCR技术中，一直让人诟病的是准确度问题

aoxikui0458·2024-02-02 16:56

为什么说2023年是AI元年

首先，AI技术在计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大的进展，使得机器能够更准确地理解人类语言和图像，从而更好地为人类提供服务。例如，AI图像和语音识别技术的广泛应用，使得人们可以更加便

卢卡上学·2024-02-02 11:28

2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 - 大模型时代的 AI 产品新挑战

总结心得:目前自然语言对话，AI作画，语音合成都是大模型的特定领域的简单应用，随着大模型的发展，AI智能体将会是一个

流雨声·2024-02-02 10:43

【读点论文】A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding

通过深度学习的发展，自然语言处理和计算机视觉领域已经取得了巨大的进步，这些方法已经开始融入当代文档理解系统。在这篇调查论文中，我们回顾

羞儿·2024-02-02 09:39

深度学习的新前沿：突破、应用与挑战

作为模仿人脑结构和功能的强大工具，深度神经网络在图像识别、自然语言处理、医学诊断等多个领域取得了显著成就。但是，随着技术的不断推进，深度学习也在不断地进化和扩展其能力边界。

尘中928·2024-02-02 09:08

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。

GodFishhh·2024-02-02 09:07

操作系统复习总结——文件管理

博客主页：是dream系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：但愿每次回忆，对生活都不感到负疚。

是dream·2024-02-02 08:35

后悔没早知道这款UI自动化测试框架，让你写用例像口语化一样简单

携程开源的一款UI自动化测试框架，使用Flybirds你能够完成大部分的手机端自动化操作，基于Behave，实现BDD中“自然语言测试用例文档”和“自动化测试代码”关联需要用到支持BDD工具。

yoyo小小汐~·2024-02-02 08:59

【NLP】Datawhale-AI夏令营Day6-7打卡：大模型

⭐️最近参加了由Datawhale主办、联合科大讯飞、阿里云天池发起的AI夏令营（第三期），我参与了深度学习实践-NLP（自然语言处理）方向⭐️作为NLP小白，我希望能通过本次夏令营的学习实践，对NLP

不雨_亦潇潇·2024-02-02 07:51

广告行业中那些趣事系列70：狂飙的ChatGPT：从技术原理到应用案例

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第七十篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。

数据拾光者·2024-02-02 06:39

广告行业中那些趣事系列69：使用LLM+prompt进行数据标注任务实践

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第六十九篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。

数据拾光者·2024-02-02 06:09

广告行业中那些趣事系列68：五花八门的训练范式，你真的了解了吗

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第六十八篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇主要介绍有监督、无监督、半监督、弱监督、蒸馏等五花八门的训练范式。

数据拾光者·2024-02-02 06:39

AI与数字员工，会不会让你先下岗？

那么，同样基于NLP（自然语言处理），而且融合了RPA等技术，功能强大、智能的虚拟助理们，将会首先在职场中取代谁的位置呢？目前，自动化技术的发展演

黄豆的最爱·2024-02-02 05:48

AI绘画探索人工智能的未来

Aileen_0v0·2024-02-02 04:57

Transformer 自然语言处理（四）

原文：NaturalLanguageProcessingwithTransformers译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十章：从头开始训练变换器在本书的开头段落中，我们提到了一个名为GitHubCopilot的复杂应用，它使用类似GPT的变换器来执行代码自动完成，这个功能在使用新语言或框架编程、学习编程或自动生成样板代码时特别有用。其他使用AI模型进行此类用途的产品包括TabNine和

绝不原创的飞龙·2024-02-02 04:32

深度学习框架PyTorch的介绍和安装方法

它为用户提供了构建和训练深度学习模型的强大工具，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。PyTorch具有动态计算图、高效的GPU加速以及友好的Python接口等特点。

精英的英·2024-02-02 03:20

14篇最新Transformer热门论文！涵盖注意力机制、架构改进、适用性扩展等

在深度学习技术的飞速发展中，Transformer模型无疑成为了当今研究的热点，它凭借其独特的架构和强大的表达能力，在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。

AI热心分享家·2024-02-02 02:37

暴雨信息：国产AI PC将带动新一轮产业变革

1月22日，暴雨集团副总裁、中国区战略及业务拓展副总裁孙辉公开表示，AIPC作为自然语言交互的个人AI助理，它将首次让用户拥有有史以来最大权力，并全面提升人们的工作、学习和生活体验。

BAOYUCompany·2024-02-02 02:34

1.6万字全面掌握 BERT：自然语言处理（NLP）从初学到高级的全面指南

BERT（双向编码器表示来自Transformer的模型）是由Google开发的一种革命性的自然语言处理（NLP）模型。它改变了语言理解任务的格局，使机器能够理解语言中的上下文和细微差异。

深度学习算法与自然语言处理·2024-02-02 01:01

码视野·2024-02-02 01:23

深度学习：人工智能的新篇章

深度学习在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了突破性的成果，为人工智能的发展开辟了新的篇章。本文将介绍深度学习的基本原理、应用领域以及对社会的影响。

GIS遥感数据处理应用·2024-02-02 00:07

ChatGPT和文心一言哪个更好用？

首先，ChatGPT和文心一言都是基于自然语言处理技术的人工智能聊天机器人。它们都可以理解人类的语言，并能够进行自动回复。但是，它们在功能和性能上存在一些差异。

gfdhy·2024-02-02 00:28

人工智能与大数据：技术前沿与实践

近年来，随着深度学习和神经网络的崛起，人工智能在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著突破。1.1深度学习与神经网络深度学习是机器学习的一个子集，通过构建多层

吾忆da·2024-02-01 23:03

今日arXiv最热NLP大模型论文：伯克利&DeepMind联合研究，RaLMSpec让检索增强LLM速度提升2-7倍！

引言：知识密集型NLP任务中的挑战与RaLM的潜力在知识密集型自然语言处理（NLP）任务中，传统的大语言模型面临着将海量知识编码进全参数化模型的巨大挑战。

夕小瑶·2024-02-01 22:29

二、人工智能之提示工程(Prompt Engineering)

关注到了提示工程(PromptEngineering)的重要性，它包括明确的角色定义、自然语言理解（NLU）、对话状态跟踪（DST）、自然语言生成（NLG）等方面。

挑大梁·2024-02-01 22:40

枚举

如果能在程序中用自然语言中有相应含义的单词来代表某一状态，则程序就很容易阅读和理解。也就是说，事先考虑到某一变量可能取的值，尽量用自然语言中

Ezea·2024-02-01 19:31

自然语言大模型介绍

本文是周末技术分享会的提纲，总结了一些自然语言模型相关的重要技术，以及各个主流公司的研究方向和进展，和大家共同学习。2Transformer目前的大模型基本都是Transformer及其变种。

xieyan0811·2024-02-01 18:42

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