Datawhale自然语言处理第5页

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

基于人工智能的智能客服系统

目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

基于人工智能的文本情感分析系统

目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论1.引言文本情感分析是一种自然语言处理技术，用于识别和提取文本中的情感信息。

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

2401_85702623·2024-09-04 01:06

深度学习基础之循环神经网络

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

acm会议什么档次_盘点AI国际顶级会议

人工智能(英文全称ArtificialIntelligence,缩写为AI)从其字面意思理解是由人制造出来在机器上体现出的类似于人类的智能，其技术研究包含机器视觉、机器学习、自然语言处理、机器运动和控制等众多方面

weixin_39531992·2024-09-03 20:09

Datawhale七月组队——动手学数据分析 Task01 数据加载及探索性数据分析

第一次的打卡内容包括数据的载入及初步观察、Pandas基础以及探索性数据分析三个部分。1.数据的载入及初步观察这一节内容中，刚开始绝对路径的设置中"/"和'''\'用错了，直接拿文件夹的路径粘贴过来，导致运行失败使用pandas中read_csv读取csv数据时，对于有表头的数据，将header设置为空(None)，会报错：pandas_libs\parsers.pyxinpandas._libs

郁浓·2024-09-03 15:36

一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念

本文旨在深入解析人工智能（AI）、通用人工智能（AGI）、人工智能生成内容（AIGC）、自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）以及ChatGPT等关键概念，并探讨它们在现代科技发展中的重要性和实际应用

GPT-Hub·2024-09-03 10:07

OpenAI Chatgpt发展历史和Chatgpt-3的研发过程工作原理

该技术使用了一种无需人类标注的方式，使神经网络学习到了大量自然语言处理任务的知识。2018年，OpenAI团队开发了第一个GPT模型，并在自然语言处理领域取得了显著的成果。该

roxxo·2024-09-03 04:29

【AIGC未来的发展方向】面向人工智能的第一步，一文告诉你人工智能是什么以及未来的方向分析

AI是一个广泛的概念，它包括很多不同的技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等等。这些技术都具有不同的功能和应用。

洛神灬殇·2024-09-03 04:14

【AIGC】ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

@我们的天空·2024-09-03 00:59

自然语言处理--Keras 实现LSTM生成文本

令人兴奋的是，基于上一篇《keras实现LSTM字符级建模》的原理，使用LSTM我们可以根据之前文档出现过的字符来预测下一个字符，并且根据训练数据文本的特定的“风格”或“看法”生成新的文本。这很有趣，但我们将选择一个风格独特的人——威廉·莎士比亚（WilliamShakespeare），现根据他现有的作品来生成乍一看都有点儿像莎士比亚的作品的文本。fromnltk.corpusimportgute

糯米君_·2024-09-02 22:20

大语言模型诞生、探索和爆发阶段

2017年：Google发表了Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，使得大规模并行化处理成为可能，

花开盛夏^.^·2024-09-02 10:38

GPT-3：一个新应用生态系统诞生了

GPT-3以其庞大的规模成为OpenAI令人印象深刻的自然语言处理（NLP）模型。

派派AI学院·2024-09-02 09:34

利用LangChain构建MySQL数据库问答代理

引言随着自然语言处理技术的飞速发展，尤其是大型语言模型（LLM）的应用日益广泛，人们对于如何更高效地与这些模型交互产生了浓厚的兴趣。

Free_Gemini·2024-09-02 08:24

自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-02 07:52

Hugging Face教程

HuggingFace教程1.引言在当今数字化时代，自然语言处理（NLP）在各个领域中扮演着重要角色。从文本分类、情感分析到机器翻译和对话系统，NLP技术的应用日益广泛。

小牛笔记·2024-09-02 07:22

Datawhale AI夏令营第五期CV Task01

、体验baseline1.下载baseline相关文件aptinstallgit-lfsgitlfsinstallgitclonehttps://www.modelscope.cn/datasets/Datawhale

m0_60530253·2024-09-02 07:21

Datawhale AI夏令营第五期CV Task02

一、yolo模型介绍YOLO，全称为"YouOnlyLookOnce"，是一种流行的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2015年首次提出。YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够以非常快的速度进行目标检测，同时保持较高的精度，特别适合需要实时处理的应用场景。YOLO算法的一个显著特点是它在单个网络

m0_60530253·2024-09-02 07:21

整理了上百个开源中文大语言模型，涵盖模型、应用、数据集、微调、部署、评测_基于大语言模型的网络自动配置平台的设计与开发

自ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。

AI大模型-搬运工·2024-09-02 07:20

Datawhale AI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记--初识yolo模型

DatawhaleAI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记–初识yolo模型作者:福州大学我是一个温柔的刀客2024/8/221.赛题简介本赛题最终目标是开发一套智能识别系统，能够自动检测和分类城市管理中的违规行为

切记我是一个温柔的刀客·2024-09-02 07:19

用好外呼机器人，帮助企业提升客户管理效率

一、外呼机器人的基本原理外呼机器人是一种以人工智能为核心，结合语音识别、自然语言处理等技术，替代人工完成呼叫任务的智能系统。其主要工作流程包括以下几个步骤：1.数据导入和整理：

天润融通·2024-09-02 07:18

使用Petals和LangChain运行大型语言模型：入门指南

使用Petals和LangChain运行大型语言模型：入门指南引言在人工智能和自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）的应用日益广泛。然而，运行这些模型通常需要强大的硬件资源。

qq_37836323·2024-09-01 20:40

Datawhale Al夏令营第三期 Al+物质科学task2学习笔记

AI4Science是一个较为普遍的术语，通常指的是人工智能在科学研究和技术发展中的应用。它涵盖了各种科学领域，包括物理学、化学、生物学、地球科学等。虽然没有一个特定的确切历史，但可以描述人工智能在科学研究中的一些早期里程碑和发展趋势。早期发展知识表示与推理：20世纪70年代末和80年代初，早期的AI研究开始探索如何用机器推理来模拟人类的思维过程。这种推理方式被应用于物理学、化学等学科中，尝试解决

weixin_75033552·2024-09-01 17:56

Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记

实践方法论训练模型的基本步骤：（如下图所示）用训练集训练模型，（最终得出来最优的参数集）将最优参数集带入模型中，用测试集测试模型（人话：将最优参数集带入原来函数中，用测试集的x值计算y值）（这个过程就叫做预测）训练过程中遇到问题的解决攻略（看下图的方式是“前序遍历”）modelbias出现问题的情况：1.看trainingdata的loss，太大；2.当你模型无论如何调整参数，训练的结果还是不够好

weixin_75033552·2024-09-01 17:22

143自然语言处理进阶手册--人工神经网络初探

人工神经网络初探神经网络与人类大脑人类虽然拥有智慧，但对智慧是如何产生的却不得而知，对于大脑结构的模仿或许是一个探索的起点，神经网络的起点就在这里。准确地说，这里所述的神经网络其实是人工神经网络，仅仅是模仿了人脑神经网络的部分结构特征与机理。在本小节，我们来对神经网络与人类大脑来作一番对比，比较两者的不同与联系。人类神经系统的基本单元是神经元，约有1000亿个，是一种高度分化的细胞。神经元能够接受

Jachin111·2024-09-01 15:34

大语言模型在金融领域的应用:进展、前景与挑战

LLM(如GPT系列、BERT及其金融特定变体FinBERT)在自然语言处理

Python程序员罗宾·2024-09-01 11:15

深度探索：机器学习中的序列到序列模型（Seq2Seq）原理及其应用

从语言翻译、文本摘要、语音识别到对话系统，众多自然语言处理（NLP）任务的成功解决离不开一种强大的模型架构——序列到序列（Sequence-to

生瓜蛋子·2024-09-01 08:22

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营进阶 Task2-自适应学习率+分类

目录1.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题。固定的学习率在训练初期可能过大，导致模型训练不稳定，而在后期可能过小，导致训练速度缓慢。为了克服这些问题，自适应学习率方法应运而生。这些方法

沙雕是沙雕是沙雕·2024-08-31 22:57

大语言模型原理与工程实践：混合微调策略

禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的迅猛发展，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）在自然语言处理

AGI通用人工智能之禅·2024-08-31 15:13

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

文字模型训练分析评论（算法实战）

文字模型训练，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。

富士达幸运星·2024-08-31 04:55

Datawhale AI夏令营

一、分析CV识别任务任务分析自己研究生期间做过的大多是无监督任务，监督任务做的很少。比如，之前用过yolov5做过滑动验证码的识别，给滑动验证码的缺口打标签是项耗时费力的工作。本次任务相同，是给非机动车、机动车打标签。frame_id：不同帧event_id：一帧里面出现的不同车辆idbbox：车辆位置模型输入输出猜测1）如果识别车辆很容易，那么输入原始音频x，标出每帧的位置作为输出，记为y。放进

于弋gg·2024-08-31 04:21

【ShuQiHere】卷积神经网络（CNN）：从输入到输出的逐层解析

它的出现不仅改变了计算机视觉的格局，还影响了各类数据处理任务，如语音识别和自然语言处理。随着深度学习的蓬勃发展，CNN成为了图像处理任务中的标准工具。那么，CNN到底是什么？它又是如何工作的？

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

小琳AI课堂：单向模型 vs 双向模型 —— 揭秘大语言模型生成文本的奥秘

今天，我们要深入探讨自然语言处理（NLP）领域中的两种基础模型架构：单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列（如句子）的方式上有显著差异，它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。

小琳ai·2024-08-31 01:29

ChatGPT的原理

ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文

wfx0002·2024-08-30 23:18

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

[Datawhale#1] cv task1 - Datawhale AI夏令营

from=Datawhale可以用3090，速度很快！

cinboxer·2024-08-30 15:29

[Datawhale AI 夏令营][第五期]智能识别系统-Task1笔记

任务是发布在MARS大数据服务平台的2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理。了解智慧河长的朋友可能听说类似的项目，它们可以识别河道中出现的一些问题。这次的智能识别系统与前者有相似的地方，但这个系统将聚焦城市违规行为的智能检测，通过研究开发高效可靠的计算机视觉算法，提升违规行为检测识别的准确度，降低对大量人工的依赖，提升检测效果和效率，从而推动城市治理向更高效、更智能、更文明的方向发展

keexh·2024-08-30 15:58

DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2

DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了

十分钟ll·2024-08-30 15:57

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。公式如下：θt+1←θt-η*∇θL(θt)其中，θ表示模型参数，η表示学习率，L表示损失函数，∇θL表示损失函数关于参数的梯度。然而，梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如，在鞍点或局部最小值处，梯度接近零，导致模

z are·2024-08-30 08:14

论文浅尝 - AAAI2020 | 迈向建立多语言义元知识库：用于 BabelNet Synsets 义元预测...

义原知识库（KBs）是一种包含义原标注词汇的知识库，它已成功地应用于许多自然语言处理任务中。然而，现有的义原知识库建立在少数几种语言上，阻碍了它们的广泛应用。

开放知识图谱·2024-08-30 07:35

国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息？

MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具，具有强大的自然语言处理和机器学习能力，旨在提供高效、精准的信息检索服务。

百态老人·2024-08-30 04:20

文本分析之关键词提取（TF-IDF算法）

键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤，可以帮助我们理解文本的主要内容。

SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:11

chatGPT机器人价格｜聊天机器人搭建｜小程序搭建

chatGPT机器人是一种基于自然语言处理技术的聊天机器人，可模拟人类对话，回答用户的问题，并

红匣子实力推荐·2024-08-30 01:45

自然语言处理系列四十五》Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch入门及技术原理

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十五Elasticsearch

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-29 20:24

自然语言处理系列四十二》新词发现与短语提取》新词发现》代码实战

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战短语提取算法原理总结自然语言处理系列四十二新词发现