AI.自然语言处理第8页

如何在 Python 3 中使用自然语言工具包（NLTK）处理语言数据

这些组织和结构化知识的例子代表了自然语言处理（NLP）任务。NLP是计算机科学的一个领域，专注于计算机和人类之间的交互

张无忌打怪兽·2024-02-09 07:06

用python进行自然语言处理_用 Python 和 Stanford CoreNLP 进行中文自然语言处理

实验环境：Windows7/Python3.6.1/CoreNLP3.7.0一、下载CoreNLP二、安装stanzastanza是StanfordCoreNLP官方最新开发的Python接口。根据StanfordNLPHelp在stackoverflow上的解释，推荐Python用户使用stanza而非nltk的接口。IfyouwanttouseourtoolsinPython,Iwouldre

weixin_39636696·2024-02-09 02:20

python nltk中文_NLTK中文词性标注

1.说明学习自然语言处理，一定会参考NLTK,主要是学习它的思路,从设计地角度看看能做什么.其本质就是把语言看成字符串，字符串组，字符串集，寻找其间规律．NLTK是多语言支持的,但目前网上的例程几乎没有用

weixin_39560064·2024-02-09 02:49

使用NLTK进行自然语言处理：英文和中文示例

NaturalLanguageToolkit（NLTK）是一个强大的自然语言处理工具包，提供了许多有用的功能，可用于处理英文和中文文本数据。

茫茫人海一粒沙·2024-02-09 02:19

超实用的GPT使用三个明星技巧！

它可以把一段模糊的要求和文字解读成需求，毕竟理论上中文的自然语言处理难度是几个

赵闪闪168·2024-02-09 01:00

EMNLP 2023精选：Text-to-SQL任务的前沿进展（下篇）——Findings论文解读

导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文

Q同学的nlp笔记·2024-02-09 01:58

C++课程设计：单词统计器

自然语言处理：在自然语言处理领域，单词统计是一种基本的文本分析技术，可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等应用。数据分析：在数据分析领域，单词统计可以用于分析文本数据的特征，例如词频分布、词汇多

Feelings◎·2024-02-09 00:11

如何获取 OpenAI API Key

获取到APIKey后，可以使用该凭证来进行自然语言处理、计算机视觉等人工智能相关的操作。使用OpenAIAPIKey可以方便地将人工智能功能集成到自己的应用程序中。

zzx0728·2024-02-08 21:33

Python---python网络爬虫入门实践总结

（1）资料库（2）数据分析（3）人工智能：人物画像；推荐系统：今日头条、亚马逊等；图像识别；自然语言处理为什么用python写爬虫？java：代码量很大，重构成本变大。php

maidu_xbd·2024-02-08 20:15

使用embedding实现简单的内容查找

embedding在深度学习中通常用于NLP（自然语言处理）。其作用是将文本处理成一个张量。思路通过将一个待查找文本使用分词器划分，然后使用embedding处理成张量。

南子大帅哥·2024-02-08 17:09

讲讲GPT-4模型中13万亿个token的故事

Token从字面意思上看是游戏代币，用在深度学习中的自然语言处理领域中时，代表着输入文字序列的“代币化”。那么海量语料中的文字序列，就可以转化为海量的代币，用来训练我们的模型。

科学禅道·2024-02-08 13:25

Python与自然语言处理库Gensim实战

一、Gensim简介Gensim是一款Python自然语言处理库。它能够自动化训练出一个文本语料库，然后用该语料库来训练出一个词向量模型。

心梓知识·2024-02-08 11:17

自然语言处理（NLP）——使用Rasa创建聊天机器人

1基本概念1.1自然语言处理的分类IR-BOT：检索型问答系统Task-bot：任务型对话系统Chitchat-bot:闲聊系统1.2任务型对话Task-Bot:task-orientedbot这张图展示了一个语音对话系统

思诺学长·2024-02-08 11:46

【爬虫实战】python文本分析库——Gensim

03、关键词提取04、Word2Vec嵌入（词嵌入WordEmbeddings）05、FastText嵌入（子词嵌入SubwordEmbeddings）06、文档向量化01、引言Gensim是一个用于自然语言处理和文本分析的

认真写程序的强哥·2024-02-08 11:45

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：Faiss【向量最邻近检索工具】【为稠密向量提供高效相似度搜索】【多种索引构建方式，可根据硬件资源、数据量选择合适方式】【支持十亿级别向量的搜索】

一、Faiss介绍Faiss是FacebookAI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。它包含多种搜索任意大小向量集（备注：向量集大小由RAM内存决定）的算法，以及用于算法评估和参数调整的支持代码。Faiss用C++编写，并提供与Numpy完美衔接的Python接口。除此以外，对一些核心算法提供了GPU实现。相

u013250861·2024-02-08 10:07

【NLP 自然语言处理(一)---词向量】

文章目录什么是NLP自然语言处理发展历程自然语言处理模型模型能识别单词的方法词向量分词一个向量vector表示一个词词向量的表示-one-hot多维词嵌入wordembeding词向量的训练方法CBOWSkip-gram

y_dd·2024-02-08 09:56

探索NLP中的N-grams：理解，应用与优化

N-grams广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。示例通过计算每个唯一的n元语

冷冻工厂·2024-02-08 09:23

论文浅尝 | 在图上思考：基于知识图谱的深度且负责的大语言模型推理

笔记整理：孙硕硕，东南大学硕士，研究方向为自然语言处理链接：https://arxiv.org/abs/2307.076971.动机本文的动机是大型语言模型在各种任务中取得了较大的进步，但它们往往难以完成复杂的推理

开放知识图谱·2024-02-08 09:22

自然语言NLP

什么是NLPNLP（NaturalLanguageProcessing）是自然语言处理的缩写，是计算机科学和人工智能领域的一个研究方向。NLP致力于使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的能力。

Flying_Fish_roe·2024-02-08 09:50

【最大似然估计】详解概率论之最大似然估计

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！

程序遇上智能星空·2024-02-08 05:22

Vision Transformer（VIT）

VisionTransformer（VIT）VisionTransformer（ViT）是一种新兴的图像分类模型，它使用了类似于自然语言处理中的Transformer的结构来处理图像。

宫本文藏·2024-02-08 03:09

深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入

深度学习教程|自然语言处理与词嵌入ShowMeAI作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：www.showmeai.tech/tutorials/3…本文地址：www.showmeai.tech/article-det

Dashesand·2024-02-08 03:22

基于LSTM模型的时间序列预测（车厢重量预测），Python中Keras库实现LSTM，实现预测未来未知数据,包括参数详解、模型搭建，预测数据

相较于传统的循环神经网络，LSTM具有更好的长期记忆能力和更强的时间序列建模能力，因此在各种自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中广泛应用。

Uncle_Tom09·2024-02-08 02:29

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）长短期记忆网络（LSTM）实际应用案例图像识别语音到文本转换自然语言处理深度学习的应用实例自然语言处理

jcfszxc·2024-02-08 02:48

学习PyTorch中的注意力机制和Transformer架构

1.背景介绍注意力机制和Transformer架构是深度学习领域的重要概念和技术，它们在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。

禅与计算机程序设计艺术·2024-02-08 02:13

python实现文本情感分析

以下是一个简单的Python示例，使用了TextBlob库，这是一个用于处理文本数据的自然语言处理库。

程序员奇奇·2024-02-08 00:09

论文智能降重软件神码ai

这些软件利用先进的自然语言处理和机器学习技术，帮助我们快速识别和修改

Leospanb87·2024-02-07 22:01

文心一言论文查重重复率高吗

以下是针对论文重复率高的情况，提供一些修改建议和技巧，可以借助此类工具：文心一言论文查重重复率高吗文心一言是百度推出的AI语言模型，具有强大的自然语言处理能力。

Leospanb87·2024-02-07 22:31

自然语言处理中的embeddings

1.背景自2010年代初以来，嵌入一直是自然语言处理（NLP）的主流热词之一。将信息编码成低维向量表示，在现代机器学习算法中很容易集成，这在NLP的发展中起到了核心作用。

一个好梦·2024-02-07 19:21

HanziNLP 软件包介绍-中文自然语言处理，建模和可视化

HanziNLP一个用户友好且易于使用的自然语言处理包，专为中文文本分析、建模和可视化而设计。HanziNLP中的所有功能都支持中文文本，并且非常适用于中文文本分析！

miracles_S·2024-02-07 19:20

【自然语言处理-工具篇】spaCy＜1＞--介绍及安装指南

目录前言安装指南pipcondaspaCy升级总结前言spaCy是一个开源的自然语言处理库，用于处理和分析文本数据。它提供了许多功能，包括分词、词性标注

大表哥汽车人·2024-02-07 19:50

NLP自然语言处理实战(三):词频背后的语义--5.距离和相似度&反馈及改进

目录1.距离和相似度2.反馈及改进线性判别分析1.距离和相似度我们可以使用相似度评分（或距离），根据两篇文档的表达向量间的相似度（或距离）来判断文档间有多相似。LSA能够保持较大的距离，但它并不能总保持较小的距离（文档之间关系的精细结构）。LSA底层的SVD算法的重点是使新主题向量空间中所有文档之间的方差最大化。特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机器学

Nobitaxi·2024-02-07 19:50

2020版初代GPT-3与大规模预训练

它在多个方面的能力远远超过了自然语言处理研究者们的预期。于是，我们自然就有一个问题：ChatGPT是怎么变得这么强的？它

唐伯虎点·蚊香·2024-02-07 19:46

深度学习的探索与实践

近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。

爱内卷的学霸一枚·2024-02-07 16:38

人工智能 | 深度学习的进展

近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。

卡尔曼的BD SLAMer·2024-02-07 13:02

深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

-P.Tixier机器之心编译参与：思源随着层级表征的兴起，自然语言处理在很多方面都应用了深度神经网络。

机器学习算法那些事·2024-02-07 12:18

人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类

词向量”（词嵌入）是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。

博士僧小星·2024-02-07 12:17

学习好并用好大模型

大模型是个好东西，学好并用好益处多多~1.运用大模型服务我们的工作运用大模型服务于工作，可以从以下几个方面着手：知识管理与检索：利用大模型强大的自然语言处理能力，建立企业内部的知识库系统。

科学禅道·2024-02-07 10:05

如何利用chatgpt提升工作效率

ChatGPT是一种基于人工智能技术的自然语言处理模型，它可以进行自然语言生成、文本分类、机器翻译等任务。通过利用ChatGPT，可以提高工作效率，使得工作更加高效、智能和便捷。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:08

如何快速入门深度学习

深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:07

细拆Python爬虫代码，建设自己的GPT助手！

GPT时代-数据的重要性GPT是一种自然语言处理（NLP）算法，它通过处理和分析大量文本数据来自动生成具有连贯性和逻辑性的文本。

我是雷老师·2024-02-07 08:20

人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景

搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景，本文将介绍关于SKAttention注意力机制模型的搭建，SKAttention机制具有灵活性和通用性，可应用于计算机视觉、视频分析、自然语言处理

微学AI·2024-02-07 08:41

【自然语言处理】微调 Fine-Tuning 各种经典方法的概念汇总

【自然语言处理】微调Fine-Tuning各种经典方法的概念汇总前言请看此微调Fine-TuningSFT监督微调（SupervisedFine-Tuning）概念：监督学习，无监督学习，自监督学习，半监督学习

溢流眼泪·2024-02-07 07:11

飞桨自然语言处理框架 paddlenlp的 trainer

飞桨（PaddlePaddle）的NLP库PaddleNLP中的Trainer类是一个用于训练和评估模型的简单但功能完整的循环。它被优化用于与PaddleNLP一起使用。Trainer类简化了训练过程，提供了自动的批处理、模型保存、日志记录等特性。以下是Trainer类的主要参数和功能：模型：model：可以是一个预训练的模型或一个自定义的paddle.nn.Layer。如果使用自定义模型，它需要

路人与大师·2024-02-07 07:37

text-davinci 和ChatGPT3.5 区别

`text-davinci`适用于生成文本、回答问题、翻译和类似的自然语言处理任务。-`ChatGPT3.5`是在GPT

su317·2024-02-07 06:48

【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer

典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：模型配置：训练策略：评估指标：实验过程：数据预处理：模型训练：模型验证：实验结果与分析：4.关键代码实现5.总结：摘要：随着深度学习的发展，Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功

沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

NLP自然语言处理-第一章NLP基础

第一章NLP基础在本章你将学到NLP（自然语言处理）相关的基础知识。

Viterbi·2024-02-06 21:38

机器学习概述及流程

三、人工智能主要分支1、计算机视觉（CV）2、自然语言处理（NLP）：文本挖掘/分类、机器翻译、语音识别3、机器人四、机器学习工作流程简介从数据中自动分析获得模型，再利用模型对未知数据进行预测。

机智的冷露·2024-02-06 19:36

机器学习简要概述

机器学习+数据库=数据挖掘+工业应用=模式识别+图像处理=机器视觉+语音处理=语音识别+文本处理=自然语言处理二、数据集及模型数据集的划分：方法：

@Duang~·2024-02-06 19:03

大白话介绍循环神经网络

循环神经网络实质为递归式的网络，它在处理时序任务表现出优良的效果，毕竟递归本来就是一步套一步的向下进行，而自然语言处理任务中涉及的文本天然满足这种时序性，比如我们写字就是从左到右一步步来的鸭，刚接触深度学习的友友们

浅白Coder·2024-02-06 17:23

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