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NLP基础算法
机器学习 | 揭示EM算法和马尔可夫链的实际应用
EM算法也称期望最大化算法,它是一个
基础算法
,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔可夫算法(HMM)等等。
亦世凡华、
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2024-02-08 07:36
#
机器学习
机器学习
算法
人工智能
EM算法
HMM模型
马尔可夫链
详解各种LLM系列|LLaMA 1 模型架构、预训练、部署优化特点总结
作者|Sunnyyyyy整理|NewBee
NLP
https://zhuanlan.zhihu.com/p/668698204后台留言『交流』,加入NewBee讨论组LLaMA是Meta在2023年2月发布的一系列从
kaiyuan_sjtu
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2024-02-08 07:29
llama
【最大似然估计】详解概率论之最大似然估计
个人主页:有梦想的程序星空个人介绍:小编是人工智能领域硕士,全栈工程师,深耕Flask后端开发、数据挖掘、
NLP
、Android开发、自动化等领域,有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。
程序遇上智能星空
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2024-02-08 05:22
深入浅出讲解自然语言处理
机器学习
概率论
机器学习
算法
Pytorch学习记录-GEC语法纠错
理论方面的论文也都是英文的,国内这块做的真的不行啊……学习计划GEC概念AlibabaatIJC
NLP
-2017Task1:EmbeddingGrammaticalFeaturesintoL
我的昵称违规了
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2024-02-08 05:49
2021-7-31晨间日记
今天是什么日子起床:7:00就寝:天气:晴朗,有云心情:平静纪念日:叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点:练就心理咨询师的硬本领本月重要成果:熟练10个
nlp
练习技能今日三只青蛙/番茄钟成功日志-记录三五件有收获的事务财务检视花了
快乐悦读
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2024-02-08 03:50
【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(
NLP
jcfszxc
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2024-02-08 02:48
深度学习知识专栏
人工智能
深度学习
我把整个秋招
NLP
算法岗的面经都在这里分享了!
年底了,最近技术群组织了一次AI算法岗面试讨论会,今天分享一位特别棒的同学,把整个秋招的
NLP
算法岗面经面试经历都共享了出来。如果你想加入我们的讨论群,见文末。
Python算法实战
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2024-02-08 01:29
NLP实战与面试
大模型
自然语言处理
算法
人工智能
大模型
langchain
深度学习
如何培养孩子的良好习惯?听听专家来给你支招
同时也是“袋鼠想学首席讲师”以及“
NLP
亲子导师”、“萨提亚家庭治疗师”、“家庭系统排列治疗师”、“国家二级心理咨询师”、“四川卫视专访家庭教育专家”.......讲座还未正式开始,广大家长陆续来到活动现场
袋鼠想学
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2024-02-08 00:05
三种内感官之我是感觉型
NLP
很不喜欢把人定型,因而我们会通过很多的途径来判断这个人,到底是属于哪个内感官的人。恰恰相反的是
幸福中昀人
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2024-02-07 22:51
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
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2024-02-07 19:21
自然语言处理
自然语言处理
人工智能
机器学习
Hanzi
NLP
软件包介绍-中文自然语言处理,建模和可视化
Hanzi
NLP
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。Hanzi
NLP
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
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2024-02-07 19:20
自然语言处理
nlp
中文分词
机器学习
人工智能
python
NLP
中的嵌入和距离度量
NLP
中的嵌入嵌入是连续向量空间中对象、单词或实体的数值表示。在
NLP
中,词嵌入捕获词之间的语义关系,使算法能够更好地理解文本的上下文和含义。
deephub
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2024-02-07 19:50
人工智能
深度学习
自然语言处理
词嵌入
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
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
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2024-02-07 19:50
NLP自然语言处理实战学习
自然语言处理
机器学习
人工智能
以《好好思考》为起点,思考逻辑六层次模型的组合运用(14)
逻辑层次模型的组合运用逻辑层次模型的百度百科解释:在
NLP
中环境、行为、能力称为低三层,这是我们可以意识到的层次,而信念/价值观、身份、精神(系统)称为高三层,这在我们日常生活中需细心分析才有可能被发现
青蓝zz
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2024-02-07 18:14
NLP
分享:“以前的我,就像和世界隔了一堵墙”
01如何“更全面”帮助更多人?我是汪艺,从事健康行业有十余年的时间。在此之前我一直专注于在人体“身”的方面,帮助病人调理身体。但久而久之,在这个过程中也发现了一些现象:有些疾病无论如何调理都无法得到改善,甚至连医院都无法查出病源,而这类的情况多数出现在心理情绪长期压抑、无法调和的人身上。就在那时,我意识到了“心理”的重要性。想要真正做到身体健康,不仅仅在“身”,更在于“身”与“心”的平衡。这是我和
心理学传播者
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2024-02-07 15:01
2019-10-21
今天我参加的番禺分公司
NLP
入门班的助教。早上5点半起床,把所有的准备工作搞好,来到分公司是8点10分。
71a102e45a81
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2024-02-07 14:51
NLP
_神经概率语言模型(NPLM)
文章目录NPLM的起源NPLM的实现1.构建实验语料库2.生成NPLM训练数据3.定义NPLM4.实例化NPLM5.训练NPLM6.用NPLM预测新词NPLM小结NPLM的起源在NPLM之前,传统的语言模型主要依赖于最基本的N-Gram技术,通过统计词汇的共现频率来计算词汇组合的概率。然而,这种方法在处理稀疏数据和长距离依剌时遇到了困难。NPLM是一种将词汇映射到连续向量空间的方法,其核心思想是利
you_are_my_sunshine*
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2024-02-07 13:20
NLP
自然语言处理
语言模型
人工智能
深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在
NLP
中的神威
机器之心也介绍过基于循环与卷积的序列建模方法,而近日一篇综述文章进一步介绍了
NLP
中各种深度技术。由
机器学习算法那些事
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2024-02-07 12:18
神经网络
算法
python
机器学习
人工智能
阅读法-书籍分类
刻意练习——思想类——书评4.像Ted一样演讲—思想——导图5.自控力——思想——导图6.瞬变——思想——关键句7.慢思考——思想——关键句8.执行力——规则——关键句9.时间分割法——工具——关键句10.
NLP
简悦健身
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2024-02-07 10:32
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
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2024-02-07 08:20
AI
跃升之路
python
爬虫
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人工智能
学习知识记录
神经网络语言模型:ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词
NLP
想努力的人
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2024-02-07 08:36
面试
算法
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深度学习
tensorflow
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学习领悟
数据理解:长句子相对于短句子,存在一个特性,长句子比短句子有更多的单词,因此长句子在保持原有的类别标签的情况,能吸收更多的噪声。
想努力的人
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2024-02-07 08:05
自然语言处理
算法
NLP
_循环神经网络(RNN)
文章目录RNN结构RNN实战RNN小结RNN结构NPLM在处理长序列时会面临一些挑战。首先,由于它仍然是基于词的模型,因此在处理稀有词汇或者词汇表外的词汇时效果不佳。其次,NPLM不能很好地处理长距离依赖关系。而上面这两个局限,恰恰就是RNN的优势。RNN的核心思想是利用“循环”的机制,将网络的输出反馈到输入,这使得它能够在处理数据时保留前面的信息,从而捕获序列中的长距离依赖关系,在处理序列数据,
you_are_my_sunshine*
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2024-02-07 07:40
NLP
自然语言处理
rnn
人工智能
飞桨自然语言处理框架 paddle
nlp
的 trainer
飞桨(PaddlePaddle)的
NLP
库Paddle
NLP
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Paddle
NLP
一起使用。
路人与大师
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2024-02-07 07:37
paddlepaddle
自然语言处理
人工智能
NLP
第二天学习心得
正确对待问题。以什么样心态看问题决定问题结果的取向。你是问题的受害者?还是责任者?取决于你的选择。选择不同,因果各不相同。如果把问题当问题,那你就会在问题圈中恶性循环。如果你把问题当能力,那你拥有更多的成功可能性。凡事至少三种以上解决办法。做自己人生的主人,不做受害者,主动权在自己手里,你说的算!
做更好的你2019
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2024-02-07 05:36
Gumbel-Softmax简介
一、GumbelSoftmaxtrick的使用场景1.argmax简介在
NLP
领域的强化学习或者对抗学习中,token的生成是离散的。
大白菜~
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2024-02-07 04:55
算法
人工智能
生成对抗网络
语言模型
详解二叉树经典
基础算法
今天我为大家带来了几题经典的二叉树
基础算法
题,我们一起来看看吧!
lingxu6
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2024-02-07 04:09
java
数据结构基础
java
面试
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数据结构
二叉树
C#语言
基础算法
基础算法
第一章算法入门1.1回音算法:算法则是为了让计算机完成特定任务而编写的一系列清晰的指令。
管夷吾
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2024-02-06 22:48
c语言
c#
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
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2024-02-06 21:38
[51Nod]1013 3的幂的和
.+3^(N)mod1000000007快速幂参考资料《
基础算法
—快速幂详解》快速幂的原理是,计算m^k次方的时候,通过k的二进制值将k拆分成2^i+2^j+...
闭门造折
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2024-02-06 19:46
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
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2024-02-06 19:36
机器学习
人工智能
机器学习
python
落地端侧,2B模型如何以小搏大?|对话面壁CEO李大海
回顾面壁智能的发展历程也确实如此,2018年脱胎于清华
NLP
实验室,发布了全球首个知识指导的预训练模型ERNIE;2020年成为悟道大模型的首发主力阵容;2022年成立OpenBMB开源社区;2022
光锥智能
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2024-02-06 18:28
人工智能
9月第一周复盘
9月第一周复盘:一:本来的目标和计划1.孩子入小学2.两个内在小孩个案3.整理上周催眠笔记二:实际的行动和成果1.论码5个2.内在小孩个案做的不太成功,只有从
NLP
做了转换3.帮小蜜蜂解答了问题4.抚触催眠越来越有手感三
富足的徐欢
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2024-02-06 17:52
词共现矩阵表示词向量和点互信息
2.
NLP
中对于给定一个句子,其中是一个单词
浅白Coder
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2024-02-06 17:55
自然语言处理
自然语言处理
深度学习
人工智能
对话系统介绍和基础神经网络模型
目前,对话系统是
NLP
的热点话题之一,在工业和日常生活中有很高的要求。聊天
浅白Coder
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2024-02-06 17:24
自然语言处理
人工智能
自然语言处理
深度学习
倍速管理专治拖延症-绝对达成读书笔记
横山信弘是阿塔克斯销售集团董事长,美国
NLP
神经语言程序学协会认定合作伙伴。
禅堂听雨
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2024-02-06 16:48
2021-02-09
NLP
心理实操作线上课 day9(21讲、22讲、23讲)
#心灵空间(上)(中)(下)【学习内容】:第21讲心灵空间(上)我是通过我的父母来到这个世界上。他不知道怎样接收爸爸的爱。让孩子看到爸爸妈妈之间的爱或者是爸爸妈妈之间的良好的关系【父母离异】。如果父母离异,孩子应该和永远尊重对方的那个人生活在一起,而不取决于谁的经济条件更加好我和爸爸之间的关系是我和这个世界上所有男性和男性能量的关系。我和妈妈之间的关系是我和这个世界上所有女性和女性能量的关系。图一
海洋7606
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2024-02-06 15:58
我已长大
Nlp
执行师的初阶结束了,但真正的执行开始了。我真的发现每天都在
nlp
,每天都需要保持一份觉察,如果所学的知识和理论不能流经身体,都是谎言。
nlp
真的带给了我一样的人生,开启了我新的大脑网络。
张晨微
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2024-02-06 14:28
周末有四个聚会,你会怎么选?
第一个就是去,当地参加
nlp
基础学习两天一夜,这课程我几年前在线下和网络有学习过了。如果参加,更多是有机会认识更多女性。
思楠生涯规划
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2024-02-06 14:30
上海
NLP
课程第一天
走进今天的课堂源于飞儿的推荐,我期待着能够通过
NLP
的学习,活出如飞儿一样的喜悦、自信和热情。并且这份期待已经在我的头脑中编织出未来的蓝图,这使得对于自我蜕变的期待愈发急切。
院里的香樟树
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2024-02-06 13:25
基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统(完整系统+开发文档+部署教程等资料)
基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统一、项目概述基于机器学习TF-IDF算法Snow
NLP
大数据的智慧旅游数据分析可视化推荐系统通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化的技术,对景区数据进行爬取和收集
谁不学习揍谁!
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2024-02-06 12:01
大数据
自然语言处理
可视化
python
大数据
机器学习
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用ELECTRA做英文邮件标题分类,英文邮件短标题的分类效果能达到92%以上以及如何使用Paddle
NLP
加载和微调ELECTRA模型?(附公开数据集)
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用ELECTRA做英文邮件标题分类,英文邮件短标题的分类效果能达到92%以上以及如何使用Paddle
NLP
加载和微调ELECTRA模型?
代码讲故事
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2024-02-06 12:01
机器人智慧之心
分类
数据挖掘
ELECTRA
PaddleNLP
NLP
垃圾邮件
邮件识别
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用RoBERTa做中文邮件标题分类,模型在测试集上准确率达到98.3%以上(附公开数据集)
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用RoBERTa做中文邮件标题分类,模型在测试集上准确率达到98.3%以上(附公开数据集)。
代码讲故事
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2024-02-06 12:01
机器人智慧之心
分类
数据挖掘
RoBERTa
垃圾邮件
机器学习
深度学习
PaddleNLP
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用BERT做中文邮件内容分类,验证集准确率高达99.6%以上(附公开数据集)
使用Paddle
NLP
识别垃圾邮件:用BERT做中文邮件内容分类,验证集准确率高达99.6%以上(附公开数据集)。
代码讲故事
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2024-02-06 12:00
机器人智慧之心
bert
分类
PaddleNLP
NLP
垃圾邮件
邮件识别
深度学习
[自然语言处理|
NLP
] 文本分类与情感分析,数据预处理流程,包括了同义词替换和拼写纠正,以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析(附代码)
[自然语言处理|
NLP
]文本分类与情感分析,数据预处理流程,包括了同义词替换和拼写纠正,以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析(附代码)。
代码讲故事
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2024-02-06 12:30
机器人智慧之心
自然语言处理
分类
人工智能
NLP
文本分类
情感分析
数据预处理
NLP
_Bag-Of-Words(词袋模型)
文章目录词袋模型用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库2.给句子分词3.创建词汇表4.生成词袋表示5.计算余弦相似度6.可视化余弦相似度词袋模型小结词袋模型词袋模型是一种简单的文本表示方法,也是自然语言处理的一个经典模型。它将文本中的词看作一个个独立的个体,不考虑它们在句子中的顺序,只关心每个词出现的频次,如下图所示用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库#构建一个数据集corpus=["我
you_are_my_sunshine*
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2024-02-06 10:48
NLP
自然语言处理
人工智能
20180630第47天案例学习
NLP
大师李中莹说过:“欲想孩子有所不同,家长必须先在自己的思想、言谈、行为和情绪表现方面有所不同。自己不准备改变,而只想去改变孩子的家长,是
温明春晓
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2024-02-06 10:56
NLP
_词的向量表示Word2Vec 和 Embedding
文章目录词向量Word2Vec:CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量,从而捕捉词与词之间的语义和句法关系,使得具有相似含义或相关性的词语在向量空间中距离较近。我们把语料库中的词和某些上下文信息,都“嵌入”了向量表示中。将词映射到向量空间时,会将这个词和它周围的一些词语一起学习,这就
you_are_my_sunshine*
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2024-02-06 10:10
NLP
自然语言处理
word2vec
embedding
【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总
【
NLP
概念合集:一】预训练Pre-Training,微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念:标签
溢流眼泪
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2024-02-06 07:18
【科研】
机器学习
自然语言处理
人工智能
深度学习驱动下的自然语言处理进展及其应用前景
前言自然语言处理(
NLP
)是一项正在迅速发展的技术,它利用深度学习和大数据技术,让计算机能够更好地理解和生成人类语言。随着
NLP
的不断进步,我们对于计算机理解和应用语言的能力也取得了显著的提升。
想你依然心痛
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2024-02-06 07:46
个人总结与成长规划
深度学习
自然语言处理
人工智能
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