AI.自然语言处理第19页

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割

FriendshipT·2024-01-15 15:50

ai智能语音机器人系统的话术怎样设置效果比较好

设置一个AI智能语音机器人的话术，以实现最佳效果，涉及以下几个关键方面：1.自然语言处理（NLP）：AI机器人的话术需要能够理解和处理用户的自然语言输入。

VO_794632978·2024-01-15 15:02

ChatGPT和文心一言的技术特点

ChatGPT是一种自然语言处理（NLP）技术，可以帮助开发者构建自然语言交互系统，并能够根据用户的输入，以及上下文环境，生成自然语言回复，所以ChatGPT具备一定的强大能力。

半醒半浮生WH·2024-01-15 14:08

【日常聊聊】ChatGPT和文心一言哪个更好用

个人博客：个人主页个人专栏：日常聊聊⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言正文介绍哪个在文本生成上有优势结语我的其他博客前言随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也取得了显著的进步。

还在路上的秃头·2024-01-15 14:00

国科大-自然语言处理复习

自然语言处理复习实体关系联合抽取流水线式端到端方法检索式问答系统流水线方式信息检索（IR）阶段阅读理解（RC）阶段基于证据强度的重排基于证据覆盖的重排结合不同类型的聚合端到端方式Retriever-Reader

Kilig*·2024-01-15 13:25

一言、一格和一念，百度的生成内容生态圈

三者均整合了百度先进的人工智能技术，包括自然语言处理、图像生成等领域，以提供更智能的创意生成服务，旨在辅助用户进行创意性的内容生成，包括文字、图像、视频等多个方面，使创作过程更加高效和灵活。

AI生成未来·2024-01-15 13:43

举例说明自然语言处理（NLP）技术

自然语言处理（NLP）技术可以应用于多个领域，以下是几个例子：机器翻译：NLP技术可以将一种语言翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译使用NLP技术将输入的英文文本翻译成其他语言，使得跨语言沟通更加便捷。

酷爱码·2024-01-15 10:37

GPT与文心一言大模型的比较与展望

2GPT和文心一言的技术原理和基础架构3GPT和文心一言的模型规模和参数数量4GPT和文心一言的语言理解表现5展望GPT和文心一言未来的发展5.1技术改进5.2应用扩展结语前言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理领域的两个引领者

cooldream2009·2024-01-15 10:16

【ESP32接入语言大模型之通义千问】

1.通义千问讲解视频：ESP32接入语言大模型之通义千问随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也得到了广泛的关注和应用。

2345VOR·2024-01-15 07:50

【ESP32接入语言大模型之智谱清言】

1.智谱清言讲解视频：随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也得到了广泛的关注和应用。智谱清言作为千亿参数对话模型基于ChatGLM2模型开发，支持多轮对话，具备内容创作、信息归纳总结等能力。

2345VOR·2024-01-15 07:16

经典论文学习：Attention Is All You Need（Transformer）

1，概述《AttentionIsAllYouNeed》是一篇由GoogleDeepMind团队在2017年发表的论文，该论文提出了一种新的神经网络模型，称为Transformer模型，用于自然语言处理任务

才能我浪费·2024-01-15 07:37

Langchain 与 Elasticsearch：创新数据检索的融合实战

2、LangChain简介Langchain是一个旨在简化自然语言处理任务的库。它允许开发者轻松地集成和使用各种AI模型

铭毅天下·2024-01-15 05:54

Protecting Intellectual Property of Deep NeuralNetworks with Watermarking

保护深度神经网络的知识产权与数字水印技术ABSTRACT深度学习是当今人工智能服务的关键组成部分，在视觉分析、语音识别、自然语言处理等多个任务方面表现出色，为人类提供了接近人类水平的能力。

暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:48

【自然语言处理】日语基础与入门(2)

1.三种基本句式肯定句：わたしは王です（我是小王）否定句：先生は中国人ではありません（先生不是中国人）疑问句：铃木さんは学生ですか（铃木是学生吗）说明：ではありません是です的否定形式。2.ですか、ですね、ですよ的用法及区别ですか表示疑问，回答可以是：はいそうです。（是的。）いいえ、違います。（不是的。）いいえ、そうではありません。（不是的。）いいえ、大学生ではありません。（不是，不是大学生。）です

アナリスト·2024-01-15 05:38

自然语言处理(NLP)之词义消歧(WSD)的简介与实现

词义消岐简介词义消岐，英文名称为WordSenseDisambiguation，英语缩写为WSD，是自然语言处理（NLP）中一个非常有趣的基本任务。那么，什么是词义消岐呢？

IT之一小佬·2024-01-15 02:56

【实战技能】自然语言处理（NLP）的案例三：使用VSM实现词义消歧

自然语言处理，前面和大家说了【新手上路常见问答】关于自然语言处理（NLP）【实战技能】自然语言处理（NLP）的案例一：依赖解析【实战技能】自然语言处理（NLP）的案例二：语言建模和词性标注词义消歧词义消歧

苹果二·2024-01-15 02:24

ChatBot闲聊---腾讯自然语言处理 NLP

https://cloud.tencent.com/document/product/271/39416接口描述接口请求域名：nlp.tencentcloudapi.com。闲聊服务基于腾讯领先的NLP引擎能力、数据运算能力和千亿级互联网语料数据的支持，同时集成了广泛的知识问答能力，可实现上百种自定义属性配置，以及儿童语言风格及说话方式，从而让聊天变得更睿智、简单和有趣。pipinstallitc

不说话的卡卡西·2024-01-15 00:47

情感分析与意见挖掘：揭示文本背后的情感与观点

情感分析和意见挖掘是自然语言处理领域中的重要技术，它们旨在从文本中提取出人们的情感和意见，从而更好地理解用户的情感和需求。本文

人工智能的光信号·2024-01-15 00:36

Transformer：深度学习的新篇章

扫码进群领资料Transformer，这个曾经默默无闻的深度学习模型，如今已经成为自然语言处理领域一颗耀眼的明星。从最初的机器翻译任务到如今

人工智能的光信号·2024-01-15 00:36

文本挖掘与信息抽取：从非结构化数据中提取知识的关键技术

进群扫码领资料文本挖掘和信息抽取是自然语言处理领域中的重要技术，它们可以帮助我们从大量的文本数据中提取出有用的信息和知识。本文将对文本挖掘和

人工智能的光信号·2024-01-15 00:06

GPT如此火爆的几个重要原因

GPT模型以其出色的自然语言处理能力和广泛的应用领域而受到了广泛关注。GPT模型之所以如此火爆，有以下几个重要原因。首先，GPT模型能够在大规模文本数据上进行预训练，并具备强大的生成能力。

广州硅基技术官方·2024-01-14 22:04

自然语言处理学习笔记（通俗白话）

自然语言处理学习笔记1，Transformer2，注意力机制3，卷积网络为什么要用多个卷积核进行图像处理？

小威程序员·2024-01-14 22:13

软件测试|如何使用Python取句中中英文内容

简介提取句子中的中英文内容在自然语言处理中是一个常见任务，通常用于文本处理、机器翻译和语言学研究。

测试萧十一郎·2024-01-14 20:02

微软亚洲研究院27篇论文入选AAAI 2019

但在被录取的论文中，来自微软亚洲研究院的却有27篇之多，包括了机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉和图形学等多个领域。本文将详细介绍这三个领域中来自微软亚洲研究院的那些硬核论文。

青色的海牛·2024-01-14 20:14

AAAI 2021 | 机器翻译最新进展解读

作者：李北，王子扬，肖桐单位：东北大学机器翻译一直是自然语言处理领域中备受关注的研究方向，从最早期基于规则的机器翻译到如今依托于神经网络端到端的学习语言之间的映射。

智源社区·2024-01-14 20:11

AAAI 2021 | 情感分析最新进展解读

图片来源：网络作者：陆鑫，赵妍妍，秦兵单位：哈尔滨工业大学情感分析是自然语言处理中的一个重要研究领域，其相关应用在各种真实场景中发挥着重要作用。

智源社区·2024-01-14 20:11

AI智能创作软件，颠覆你的写作体验

它运用先进的自然语言处理技术，通过对大量数据的深度学习，根据需要自动生成文章。你只需输入关键词或主题，AI就能在很短的时间内为你提供一篇完整的文章。

fhy168·2024-01-14 19:18

深度学习理论方法：相似度计算

缘起性空、·2024-01-14 15:39

机器学习之线性回归-多因子房价预测

机器学习是一种实现人工智能的方法从数据中寻找规律、建立关系，根据建立的关系去解决问题机器学习的应用场景数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、证券分析、医学诊断、机器人…实现机器学习的基本框架将训练数据喂给计算机

小旺不正经·2024-01-14 15:46

学兔兔VIP·2024-01-14 11:27

自然语言处理笔记

文章目录情感词典中文分词情感词典英文的情感词典有：LIWC,SentiWordNet等中文的情感词典有：NTUSD,正文褒贬词典TSING,知网HowNet等中文分词中文分词的工具有：jieba(核心算法是张华平的Nshort算法)，SnowNLP，NLPIR汉语分词系统，THULAC,PkuSeg等

zoujiahui_2018·2024-01-14 09:37

人机环境系统智能领域中的强度和角度

例如，深度学习和机器学习等技术的发展使得人工智能在图像识别、自然语言处理、语音识别等任务上取得了重大突破。

人机与认知实验室·2024-01-14 08:29

豆包ai介绍

豆包可以应用于多种场景，包括但不限于：1.自然语言处理任务：我可以理解和生成人类语言，因此可以用于文本分类、情感分析、命名实

ISDF-工软未来·2024-01-14 07:21

.【机器学习】隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

概率图模型可以用于机器学习，人工智能，自然语言处理，计算机视觉，生物信息学等领域。一、马尔科夫模型随机过程马尔科夫过程马尔科夫链状态转移矩阵通过训练样本学习得到，采

十年一梦实验室·2024-01-14 06:52

[C#]Onnxruntime部署Chinese CLIP实现以文搜图以文找图功能

为了高效地处理海量的文本数据，自然语言处理（NLP）技术应运而生。而在诸多NLP技术中，文本分割是一种基础且重要的任务。ChineseClip算法正是在这样的背景下被提出，用于解决中文文本的分割问题。

FL1623863129·2024-01-14 01:43

自然语言处理合适于哪些使用场景？NLP应用场景

人工智能已经成为大众耳熟能详的词汇，而自然语言处理(NLP)却很少有人了解。自然语言处理合适于哪些使用场景？

程序媛珂珂·2024-01-13 22:39

NLP自然语言处理应用场景

NLP自然语言处理应用场景：智能客服：NLP可以用于开发智能客服系统，帮助用户解决问题，提供快速响应和个性化服务。

相信光的力量-哇哈里·2024-01-13 22:39

自然语言处理在开放搜索中的应用

简介：构建搜索引擎的时候，都会遇到很多效果优化的问题，其中很多都和自然语言处理相关。本文通过结合开放搜索中NLP技术要点进行解读和分析。

阿里云开放搜索·2024-01-13 22:38

自然语言处理持续更新

文章目录自然语言处理列出几种文本特征提取算法RNN基本原理RNN常见的几种设计模式是怎样的？RNN为什么会梯度消失？RNN为什么会梯度爆炸？RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？

搬砖成就梦想·2024-01-13 21:35

2022-03-23

自然语言处理实验演示-15.KerasTextBlob文本分词事实上，并不存在一个单一的工具库能解决全部的NLP业务需求。

跨象乘云·2024-01-13 20:29

【论文阅读】Self-supervised Learning: Generative or Contrastive

Abstract研究了在计算机视觉、自然语言处理和图形学习中用于表示的新的自监督学习方法。全面回顾了现有的实证方法，并根据其目的将其归纳为三大类：生成性、对比性和生成性对比（对抗性）。

鱼小丸·2024-01-13 20:40

Tianchi发布完整开源数据集！

包含了计算机视觉，自然语言处理，金融，电商，医疗，工业，农业等数据集，非常适合学习和实践，Datawhale整理如下：#数据集开源地址https://tianchi.aliyun.com/dataset

无忧获客01·2024-01-13 18:09

智能时代：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战

语义解析前言语义解析的应用场景总结概论语义解析和大模型的关系延伸阅读前言语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。

洁洁！·2024-01-13 16:03

Python分词介绍

一、引言分词是自然语言处理中的一个基本步骤，它是将句子拆分为单个的词或词素的过程。在Python中，有许多分词工具可以使用，其中最常用的是jieba分词。

Dxy1239310216·2024-01-13 16:27

人工智能技术的发展

人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，可以使机器人具备更强的智能和自主学习能力，能够进行更复杂的任务和决策。

python无人驾驶医学芯片·2024-01-13 14:32

人工智能技术的应用

人工智能技术的应用：无人手机可以通过集成人工智能技术，实现语音识别、语音合成、自然语言处理等功能，从而实现更加智能化的交互体验。