Datawhale自然语言处理

自然语言处理 TF-IDF

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录TF-IDF简介TF-IDF算法TFIDFTF-IDFTF-IDF的缺点TF-IDF简介TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，词频-逆文档频率）是
小嗷犬·2024-01-30 10:42

自然语言处理（NLP）技术使用

自然语言处理（NLP）技术使用以下是一些自然语言处理（NLP）技术的例子：以上只是一些NLP技术的例子，还有许多其他的技术和应用，如文本分类、文本生成、问答系统等。
数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 10:10

PaddleNLP的简单使用

1介绍PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习平台的自然语言处理（NLP）工具库。它提供了一系列用于文本处理、文本分类、情感分析、文本生成等任务的预训练模型、模型组件和工具函数。
J_bean·2024-01-30 10:06

生成式AI人工智能

生成式AI包括了众多的模型和算法，可以用于多个领域的任务，如自然语言处理、图像生成和音频合成等。生成式AI的核心思想是通过学习大量的数据样本，推断出数据的分布和潜在模式，从而能够生成与之类似的新数据。
数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 09:54

自然语言处理领域论文整理(持续更新)

所有看过的论文序号标题+年份作者标签github代码链接内容简述原文链接状态1AttentionIsAllYouNeed（2017年）AshishVaswani∗，NoamShazeer∗模型,transformer,自然语言处理
零戚·2024-01-30 09:46

AI大语言模型学习笔记之三：协同深度学习的黑魔法 - GPU与Transformer模型

Transformer模型的崛起标志着人类在自然语言处理（NLP）和其他序列建模任务中取得了显著的突破性进展，而这一成就离不开GPU（图形处理单元）在深度学习中的高效率协同计算和处理。
DATA无界·2024-01-30 09:43

机器学习算法实现刑事案件文本分类

因此，通过收集法律与犯罪领域文本，构建起司法领域语料库，使用自然语言处理技术进行挖掘，实现文本分类，并利用机器学习等技术实现对法律案件的预测具有重要意义。
deleteeee·2024-01-30 08:23

【NLP冲吖~】〇、NLP（自然语言处理、大纲）

0、自然语言处理自然语言处理是一门用于理解人类语言、情感和思想的技术，是人工智能深度学习领域的一项重要分支，去年爆火的GPT就是该分支的一个重要落地的应用。
漂泊老猫·2024-01-30 08:21

大模型微调学习之旅③ — 基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库

目录一、大模型开发范式1、通用大模型的局限性：2、解决通用大模型范式的两种解决思路：①检索增强生成（RAG）②延呈传统自然语言处理算法微调（Finetune）二、LangChain简介①什么是LangChain②LangChain
Hoo K·2024-01-30 08:08

动手学RAG：汽车知识问答

原文：动手学RAG：汽车知识问答-知乎Part1内容介绍在自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3、BERT等已经取得了显著的进展，它们能够生成连贯、自然的文本，回答问题，并执行其他复杂的语言任务
javastart·2024-01-30 08:03

深度学习实战70-数学教材智能问答MathGPT模型与题目latex的pdf生成技术

该系统结合了自然语言处理和数学知识图谱，能够理解用户的数学问题，并提供准确的答案和解析，随时随地请老师24小时在线回答学生的问题，以最低成本把老师请回家。
微学AI·2024-01-30 07:44

人工智能时代，怎么样才能？被称为懂行业？

文本情感分析和观点挖掘又被称为意见挖掘或者主观分析，是自然语言处理的重要研究方向。是一种对带有情感色彩的主观性文本进行分析处理，归纳和推理的过程。
nonviolence·2024-01-30 03:33

Redis面试题36

它基于大数据、机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，通过对数据和模型的分析和推理，使机器能够自动完成复杂的任务和问题解决。人工智能的应用
CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

Transformer模型 | Pytorch实现Transformer模型进行时间序列预测

Transformer模型最初是为了处理自然语言处理任务而设计的，但它也可以用于时间序列预测。
算法如诗·2024-01-29 19:53

基于BERT的文本分类——附-简单的示例代码

**BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）**是一种预训练的自然语言处理模型，由Google于2018年提出。
技术宅学长·2024-01-29 18:54

datawhale 大模型学习 第六章-大模型之Adaptation

一、为什么需要Adaptation1.1简介从语言模型的训练方式来说，例如GPT-3，训练语料通常是海量的，各种领域的，不针对任何特定任务的文本信息。这种方法的优点在于模型具有广泛的适用性，但也带来了一些挑战。比如下游任务的多样性，不同的下游任务与语言模型的预训练方式可以非常不同：格式不同：BERT训练过程中使用了MASK标记，而许多下游任务可能并不使用这些标记。自然语言推理任务（NLI）涉及两个
fan_fan_feng·2024-01-29 18:25

datawhale 大模型学习 第八章-分布式训练

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，传统的单机单卡模式已经无法满足超大模型进行训练的要求。因此，需要基于单机多卡、甚至是多机多卡进行分布式大模型的训练。对于训练任务来说，“大”体现在两个方面：模型大和训练数据大。模型大:需要把模型拆成多个部分，并分布到不同的机器上训练，即模型并行；训练数据大:需要把数据拆成多个小的数据片，并分布到不同的机器
fan_fan_feng·2024-01-29 18:25

datawhale 大模型学习 第十一章-大模型法律篇

简介新技术与法律关系：大型语言模型（LLM）的出现引发了对现有法律适用性的探讨，尤其是在版权、隐私和公平使用等方面。互联网法律挑战：互联网的匿名性和无国界特性对法律的管辖权提出了挑战。法律与道德区分：法律具有强制执行力，而道德则依赖于社会共识和组织规范。大型语言模型的法律问题数据收集与训练：LLM依赖大量数据，可能涉及未经许可的数据使用，引发版权和隐私问题。应用领域：LLM在问答、聊天机器人等下游
fan_fan_feng·2024-01-29 18:25

datawhale 大模型学习 第九\十章-大模型有害性

大模型危害性主要包括：社会偏见性能差异有害信息虚假信息性能差异和社会偏见常常与历史性歧视一致。这将带来更加猛烈的少数群体偏见和边缘化。一、性能差异即系统对于某些人群（例如年轻人或白人）的准确性高于其他人群（如老年人或黑人）例如，Blodgett等人在2017年的研究发现，语言识别系统对非洲裔美国英语的表现不如对标准英语。二、社会偏见系统的预测或生成的文本在目标概念（例如科学）与特定人群（例如男性或
fan_fan_feng·2024-01-29 18:54

人机关系中的协同与意图

机器可以通过语音识别和自然语言处理技术来理解人的意图和需求，以便更好地回应和满足人的需求。例如，智能助理（例
人机与认知实验室·2024-01-29 16:08

自然语言处理，基于预训练语言模型的方法，车万翔，引言部分

文章目录自然语言处理应用任务1.信息抽取2.情感分析3.问答系统4.机器翻译5.对话系统自然语言处理应用任务1.信息抽取信息抽取（InformationExtraction,IE），是从非结构化的文本中
iKang_dlut·2024-01-29 14:01

前沿资讯！文心一言和ChatGPT最全对比！

文心一言和ChatGPT都是基于深度学习技术的自然语言处理模型，有各自的优势和使用场景，无法简单地比较ChatGPT和文心一言哪一个功能更强大，它们各自具有优势和局限性，需要根据具体需求进行选择，以下一些具体对比
2301_76571514·2024-01-29 14:57

自然语言处理发展(自然语言处理发展经历了哪些阶段)

一、历史发展自然语言处理的研究始于20世纪50年代初期，当时的主要任务是理解自然语言，并将其转换为机器语言。随着计算机硬件和软件的不断发展，NLP也得以逐步发展。
2301_76571514·2024-01-29 14:25

AI工具导航大盘点

聊天式生成模型（ChatGPT）是其中一个非常流行的技术，其基于自然语言处理（NLP）技术构建，可以生成会话式文本。
go2coding·2024-01-29 13:47

深入了解Redis：选择适用于你的场景的持久化方案

自然语言处理的发展文章目录自然语言处理的发展强烈推荐前言：Redis提供了几种主要的持久化方案：RDB快照持久化：工作原理：AOF日志文件持久化：混合持久化：总结强烈推荐专栏集锦写在最后强烈推荐前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站
The-Venus·2024-01-29 12:28

语义解析：连接自然语言与机器智能的桥梁

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。
想你依然心痛·2024-01-29 12:19

ChatGPT和文心一言哪个更好用？

方向一：ChatGPTChatGPT是一款基于自然语言处理技术的聊天机器人，适合处理英文自然语言和多语言场景方向二：文心一言文心一言是一款基于人工智能技术的语言模型，是一个用于生成古文的工具，侧重中华文化元素的融入
m0_70572045·2024-01-29 10:06

一文读懂BERT（原理篇）

Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》，成功在11项NLP任务中取得stateoftheart的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声
AiA_AiA·2024-01-29 08:40

最通俗易懂的BERT原理与代码实现

舆情分析涉及到人工智能的子领域——自然语言处理（NLP）。
Joe量化·2024-01-29 08:40

ChatGPT与文心一言的较量：智能回复、语言准确度及知识库维度对比分析

在人工智能技术飞速发展的今天，自然语言处理领域的两大翘楚——美国OpenAI研发的ChatGPT和中国百度推出的文心一言，各自凭借其强大的自然语言生成能力引发了全球范围内的广泛关注。
m0_54877156·2024-01-29 08:10

AI Agents综述论文读后总结，附一些关于Agent System的脑洞

其中一篇是来自复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）的关于L
陌北有棵树·2024-01-29 06:28

【大模型理论基础】（大模型的能力）学习笔记

语言模型的适应性：从语言模型到任务模型的转化LanguageModeling采用几何平均，每个词标记的概率都被同等看待，并且一个极低的概率（如0）将会导致整个几何平均大幅度下降数据集PennTreeBank自然语言处理中的一个经典数据集
尘汐筠竹·2024-01-29 05:45

自然语言处理中的注意力机制与Transformer架构

1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。自然语言处理的一个重要任务是机器翻译，即将一种自然语言翻译成另一种自然语言。
OpenChat·2024-01-29 00:24

深入了解Transformer架构

它在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果，如BERT、GPT-3等。本文将深入了解Transformer架构的核心概念、算法原理、实践和应用场景，为读者提供全面的技术洞察。
OpenChat·2024-01-28 18:06

自然语言处理（NLP）领域的应用和发展历程

随着深度学习和大数据技术的不断进步，自然语言处理（NLP）领域已经取得了显著的成果。从简单的文本分类到复杂的机器翻译，NLP技术正在不断突破，为人工智能领域带来更多可能性。
白话Learning·2024-01-28 17:47

程序员书单|本月有哪些新书值得关注？

深入探索自然语言处理技术的核心原理，结合实战，让你成为AI领域的语言模型构建达人！
人邮异步社区·2024-01-28 14:54

《自然语言（NLP）——人类交流和思维的工具》

以下是一些关键的方法：自然语言处理（NL
༺心有谦谦结༻·2024-01-28 13:10

首届情感AI大会：当人工智能理解并具备人类感情时……

全文共6077字，预计学习时长16分钟图源：unsplash最近，笔者参加了首届情感AI大会，本次大会由自然语言处理(NLP)、文本分析、情绪分析及其商业应用领域的首席分析师和商业顾问SethGrimes
「已注销」·2024-01-28 13:35

蚂蚁集团持续探索生成式AI，20篇论文入选AI顶会NeurlPS

据了解，蚂蚁此次入选的论文，覆盖计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、图像处理等多个人工智能和机器学习领域的前沿主题。其中七成以上论文聚焦生成式AI在高速发展中遇到的一些挑战和难题。以下为其中
金融机器智能官方·2024-01-28 13:48

ChatGPT 做生信靠谱吗？

我们来看看它自己怎么说：ChatGPT是一款基于自然语言处理（NLP）技术的聊天机器人，它可以帮助用户实现自动聊天。它可以根据用户的输入，自动生成相应的回复，从而实现自动聊天。
11的雾·2024-01-28 12:52

自然语言处理：transfomer架构

介绍transfomer是自然语言处理中的一个重要神经网络结构，算是在传统RNN和LSTM上的一个升级，接下来让我们来看看它有处理语言序列上有哪些特殊之处模型整体架构原论文中模型的整体架构如下，接下来我们将层层解析各层的作用和代码实现该模型架构主要包含的基本层有嵌入层
Nowl·2024-01-28 12:34

AI Agent框架——MetaGPT技术详解

NLP论文投稿、LLM交流、论文直播群MetaGPT简介简介近年，大语言模型以其强大的自然语言处理能力，成为AI领域的一大热点。它们不仅能生成和理解文本，还能进行复杂的分析和推理。
zenRRan·2024-01-28 11:41

【Java万花筒】Java智能编程：探寻Jess、JADE、Neuroph和Apache OpenNLP的奇妙世界

这些工具包提供了丰富的功能，涵盖了专家系统开发、多智能体系统、人工神经网络构建以及自然语言处理等领域。通过深入了解这些工具，读者将能够在J
friklogff·2024-01-28 10:25

2019年创客素质教育晨报

据透露，针对在线教育行业，腾讯云基于智能语音、智能图像、机器学习、自然语言处理和音视频等底层能力，推出了“腾讯智学解决方案”。
81224ff12082·2024-01-28 09:54

【大厂AI课学习笔记】1.2 现阶段人工智能方法和技术领域

目录1.2现阶段人工智能方法和技术领域1.2.1从技术应用场景展开计算机视觉语音识别自然语言处理1.2.2实现AI的技术工具机器学习的主要类型：深度学习的重要性：1.2现阶段人工智能方法和技术领域1.2.1
giszz·2024-01-28 09:19

论文浅尝 | 基于细粒度推理的虚假新闻检测

笔记整理：周诗琪，东南大学硕士，研究方向为自然语言处理、规则挖掘链接：https://arxiv.org/abs/2110.150641.动机虚假新闻误导公众，威胁社会经济、政治的良性发展，而现有的虚假新闻检测方法存在一些局限
开放知识图谱·2024-01-28 08:27

【探索科技 感知未来】文心一言大模型

这款大模型具备强大的自然语言处理能力，可以理解并生成自然语言，为用户提供自然、流畅的语言交互体验。
微笑的段嘉许·2024-01-28 08:56

【深度学习：开源BERT】 用于自然语言处理的最先进的预训练

【深度学习：开源BERT】用于自然语言处理的最先进的预训练是什么让BERT与众不同？
jcfszxc·2024-01-28 07:03

GPT等大语言模型是典型的人机环境交互、协同系统

GPT等大语言模型是一种典型的人机环境交互、协同系统，同时也是一种基于Transformer模型的自然语言处理（NLP）模型，使用了大规模的无监督预训练和有监督微调的方法进行训练。
人机与认知实验室·2024-01-28 06:33

自然语言处理基于预训练模型的方法 代码地址

本书配套案例代码地址https://github.com/HIT-SCIR/plm-nlp-code本书课件及答案请见百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1y6hJhUpya_5_8Zk6iu7ZVg提取码：bvbk
javastart·2024-01-28 05:50
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