NLP学习之路

《攻克语言密码：教AI理解隐喻与象征》

在自然语言处理（NLP）领域，让计算机理解人类语言中的隐喻和象征，是迈向更高语言理解水平的关键一步。

程序猿阿伟·2025-01-31 00:40

词表设计：特殊Token区域与共享去区域的深入探讨

在自然语言处理（NLP）中，Tokenizer的设计对于模型性能有着至关重要的影响。

东方佑·2025-01-30 14:44

Synthesia技术浅析（四）：自然语言处理

Synthesia的自然语言处理（NLP）模块是其核心技术之一，涵盖了文本转语音（TTS）、情感分析以及多语言支持等多个方面。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:28

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

1.背景介绍随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1

AI天才研究院·2025-01-30 08:23

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行

AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

LLM based Single Agent System

ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP

AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署

GoAI·2025-01-30 03:18

DeepSeek 模型：架构创新与实际应用详解

DeepSeek模型是近年来在自然语言处理（NLP）领域备受瞩目的开源大规模语言模型系列。

汪子熙·2025-01-29 23:52

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为主流。然而，Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。

kakaZhui·2025-01-29 23:17

【算法学习之路】4.简单数论（2）

简单数论（2）前言二.快速幂1.什么是快速幂2.前置知识2.1进制转化2.2短除法2.3普通转换法3.快速幂3.1原理3.2代码4.拓展4.1模运算法则4.2题目前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完，形成一套完整的算法体系，以及大量的各个难度的题目，目前算法也写了几篇，滑动窗口的题单正在更新，其他的也会陆陆续续的更新，希望大家点赞收藏我会尽快更新的！！！二.快速幂1.什么是快速幂快速幂是一

零零时·2025-01-29 20:23

STM32 ADC

stm32单片机-ADC-技术详细解+程序示范（FREERTOS+HAL+多通道+DMA）-知乎(zhihu.com)记录自己的嵌入式学习之路-CSDN博客【STM32】ADC_stm32adc-CSDN

Asa319·2025-01-29 19:43

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（六）Softmax函数介绍

Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数，广泛应用于机器学习中的分类问题，尤其是在神经网络的输出层。它的主要作用是将一个实数向量“压缩”成一个概率分布，使得所有输出的值在0到1之间，并且总和为1。换句话说，Softmax将模型的原始输出（logits）转化为概率，帮助我们做分类决策。定义与公式假设我们有一个向量z=[z1,z2,…,zn]\mathbf{z}=[z_1,z_2,\d

Blankspace空白·2025-01-29 14:33

NLTK命名实体识别（NER）

命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是自然语言处理（NLP）中的一项核心技术，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。

Mr数据杨·2025-01-29 13:58

我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力？

从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT，这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人，正重塑着自然语言处理（NLP）的格局。你或许好奇，大语言模型究竟为何如此备受瞩目？

大模型.·2025-01-29 02:38

检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术

这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。

大霸王龙·2025-01-29 02:31

# 第一章：认识chatgpt

关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术，使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库

出门喝奶茶·2025-01-28 09:27

transformer.js（二）：关于pipe管道的一切

pipe管道（Pipeline）作为Transformer.js的核心功能之一，负责简化各种常见的NLP任务，例如文本生成、翻译、分类等，本文将详细介绍：从它的概念、实现到实际使用场景，帮助开发者全面掌握这一功能

余生H·2025-01-27 21:00

transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景

Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架，它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型，尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理（NLP）的模型。

余生H·2025-01-27 21:59

人工智能技术的应用前景及未来发展

随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。

键盘上的蚂蚁-·2025-01-27 16:24

自主学习与自然语言处理的融合：实现更智能的聊天机器人

自然语言处理（naturallanguageprocessing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个分支，它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合

AI天才研究院·2025-01-27 07:25

如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成

Llama-2-7b-chat-hf项目地址:https://gitcode.com/mirrors/NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf引言在当今的数字化时代，自然语言处理（NLP

娄泳含·2025-01-27 00:36

【TCN回归预测】蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6222期】

个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

Matlab领域·2025-01-26 18:23

【优化覆盖】蜣螂算法DBO求解无线传感器WSN覆盖优化问题【含Matlab源码 3567期】

个人主页：Matlab研究室代码获取方式：Matlab研究室学习之路—代码获取方式（包运行）⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

Matlab研究室·2025-01-26 17:12

架构学习之路

1.App架构的演进应用程序架构的演进单体架构：早期的应用程序通常是一个单一的、不可分割的应用，所有功能都紧密集成在一起。这种架构简单易懂，但在功能增加时容易变得难以维护。分层架构：为了应对单体架构的局限性，开发者开始采用分层的方式组织代码，比如经典的MVC（模型-视图-控制器）架构。这样的架构让代码更加模块化，便于管理和维护。服务端渲染（SSR）/客户端渲染（CSR）：随着Web技术的进步，出现

SUDO-1·2025-01-26 16:11

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介1.背景介绍1.1问题的由来在过去几年中,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,这主要归功于大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs

AI大模型应用之禅·2025-01-26 15:02

《剖析Transformer架构：自然语言处理飞跃的幕后英雄》

在人工智能的迅猛发展进程中，自然语言处理（NLP）领域取得了令人瞩目的突破，而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。

·2025-01-26 11:25

大模型中的分词技术 BBPE

一、OOV问题和多语言场景在自然语言处理（NLP）中，OOV（Out-of-Vocabulary）问题是指模型在处理文本时遇到未在词表中出现过的词汇，导致无法有效处理这些词汇的情况。

禅与计算机技术·2025-01-26 01:05

【自然语言处理（NLP）】jieba分词的使用（分词模式、关键词提取）

搜索引擎模式2.4词性标注2.5加载自己的分词文件3.查看词频4.关键词提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

道友老李·2025-01-25 23:49

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

自然语言处理（NLP）-总览图学习

文章目录自然语言处理（NLP）-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学（Phonology）2.形态学（Morphology）3.句法学（Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning

汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗？

以下是对这一问题的详细探讨：1.技术基础（1）现状国内AI技术：国内的AI技术发展迅速，尤其在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。

AIWritePaper官方账号·2025-01-25 08:28

【Lora微调】提高模型效率的创新方法

前言在自然语言处理（NLP）和机器学习的研究和应用中，随着模型规模的不断扩大，模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。

@fishv·2025-01-25 07:19

从文字到思维：呆马GPT在人工智能领域的创新之旅

GPT领域的发展推动了自然语言处理（NLP）技术

呆码科技·2025-01-24 20:28

BERT模型在情感分析中的应用：探寻文本情感的智能之路

随着互联网的普及和社交媒体的兴起，情感分析（SentimentAnalysis）已成为自然语言处理（NLP）领域的重要研究方向。

Echo_Wish·2025-01-24 20:26

JAVA学习之路-基础篇一

目录DOS命令在哪编写？怎么打开DOS命令窗口？常见的DOS命令关于windows操作系统文件扩展名的设置关于Java的加载与执行Java的特性前言我们都是逐梦路上的追逐着者，不约而同的，我们在这相遇我们试着成长，试着接受，试着面对我们所缺的不是面对困难的勇气而是肯定每一个看似不起眼的进步看似别人轻蔑的言语都证明了我们还在追逐着漫漫长路慢慢走慢慢懂DOS命令在哪编写？怎么打开DOS命令窗口？在DO

小张认为的测试·2025-01-24 16:23

【自然语言处理（NLP）】NLTK的使用（分句、分词、词频提取）

主要功能模块安装使用分句分词去除标点符号去除停用词stopword噪音单词,词频提取个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

道友老李·2025-01-24 14:14

【自然语言处理（NLP）】序列数据研究（创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析）

文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

道友老李·2025-01-24 14:43

网络安全大模型和人工智能场景及应用理解

AI的一个重要分支是（NLP），即让计算机理解和生成自然语言。NLP的一个核

hao_wujing·2025-01-24 12:59

从音频到 PDF：AI 全流程打造完美英文绘本教案

今天把英文绘本的自学教案自动生成流程完成了，我分享一下整个实现思路，让你也轻松搞定英文绘本教案的产出，让孩子的学习之路更加顺畅。

伟贤AI之路·2025-01-24 09:00

自动检测和机器审核系统实现

情感分析与情境理解步骤细节：4.机器学习模型训练步骤细节：5.深度学习模型步骤细节：6.多模态审查步骤细节：7.用户行为分析与违规预测步骤细节：总结二、常用的分词工具1.jieba2.THULAC3.HanLP4

╰つ゛木槿·2025-01-24 05:55

使用 Tokenizers 分割文本：深入了解与实践

在开发应用自然语言处理（NLP）模型时，一个常见的需求是将文本拆分为较小的块，通常称为“tokens”。

AWsggdrg·2025-01-24 03:42

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

前言在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感，例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。

程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

深入理解旋转位置编码（RoPE）及其在大型语言模型中的应用

的实现细节1、RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理（NLP

tangjunjun-owen·2025-01-23 21:00

[python][whl]pyltp的whl格式文件所有版本下载地址汇总

pyltp：Python中的中文自然语言处理工具在数字化时代，自然语言处理（NLP）成为了与机器进行交互的关键技术。对于中文，由于其独特的语言结构和复杂性，专门的工具和库显得尤为重要。

FL1623863129·2025-01-23 12:30

Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话

Java作为一种高效、灵活的编程语言，在大数据文本分析与自然语言处理（NLP）中发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Java开发大数据文本分析和自然语言处理（NLP）应用，带领你从文

一只蜗牛儿·2025-01-23 10:40

未登录词 Out-of-Vocabulary, OOV

未登录词是自然语言处理（NLP）任务中常见的挑战之一，因为它们可能导致模型无法正确处理或理解这些词汇，从而影响模型的性能。以下是一些关于未登录词的详细解释和处理方法：###未登录词的来源1.

risc123456·2025-01-23 08:30

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）作为自然语言处理（NLP）领域的前沿技术，能够从海量的网页数据中提取有价值的信息，进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。