NLP学习总结

【深度学习：开源BERT】 用于自然语言处理的最先进的预训练

双向性的优势使用云TPU进行训练BERT结果让BERT为您所用自然语言处理（NLP）面临的最大挑战之一是训练数据的短缺。
jcfszxc·2024-01-28 07:03

NLP学习------HanLP使用实验

在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词，会比不同工具（jieba）的效果要好，因为都是同一模式的分词，分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的，最后结果是只有60几个词不在词向量里，其中大部分为名词，还有些为因语
lanlantian123·2024-01-28 06:51

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

AIGC的底层核心结构Transformer是如何彻底改变NLP游戏规则的？OJAC近屿智能带你一探究竟

我们的大模型商业化落地产品更多AI资讯请关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑‍没有Transformer，就没有NLP的突破，听起来有些夸张，但事实确实如此。什么是Transformer？
OJAC近屿智能·2024-01-28 06:45

python：Fastapi - Middleware(中间件)

简单唠一些最近有些忙，时间不怎富裕，学习总结也落下了，今天总结了一些，咱们继续书接上文。继上篇文章主要唠了安全性的一部分知识(后续再补一些知识)，今天主要聊下中间件。
番茄牛腩不吃番茄·2024-01-28 06:15

pytorch 卷积神经网络CNN

www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络CNN1www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一种多层神经网络。
Jiang_Immortals·2024-01-28 06:06

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_
javastart·2024-01-28 05:50

kashgari的Python项目-NLP框架(实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务)

简单而强大的NLP框架，在5分钟内为命名实体识别（NER）、词性标注（PoS）和文本分类任务构建最新模型喀什是：人性化。喀什噶尔的代码是直截了当的，有很好的文档和测试，这使得它非常容易理解和修改。
javastart·2024-01-28 05:50

三月英语学习总结

英语学习，没有动力，毕竟不是刚需。自己本来想，每十天记录一次英语的学习情况，但是没有做到。看来要降低目标，从一个月一次开始做，做记录。一、提高重视度英语当成以后要用到的必备工具英文来获取国外的第一手新闻在英语的学习中能提高语言的使用能力很多著名作者就掌握了多种语言二、相关软件的学习情况时间的投入情况，要用番茄todo进行记录。（一）流利说学完1个月，最近就没有动了。定期打开学习小话题。（二）学习强
孙栋的故事·2024-01-28 05:57

1.27学习总结

今天做了些队列的题：1.逛画展（单调队列）2.打印队列PrinterQueue（优先队列）3.[NOIP2010提高组]机器翻译(模拟队列)4.求m区间内的最小值(单调队列板子题)5.日志统计(滑动窗口，双指针)总结一下：单调队列使用STL的deque进行模拟，也可以用数组和双指针(head,tail)，有两种操作，删头和去尾，实现一个区间内单调增或减的队列，经典的例题是滑动窗口，在用单调队列做题
啊这泪目了·2024-01-28 03:46

1.25学习总结

今天学习了二叉树，了解了二叉树的创建和遍历的过程今天所了解的遍历过程主要分为三种，前序中序和后序，都是DFS的想法前序遍历：先输出在遍历左节点和右节点（输出->左->右）中序遍历：先遍历左节点，再输出和遍历右节点（左->输出->右）后序遍历：先遍历左节点和右节点，最后再输出（左->右->输出）#defineTElemTypechartypedefstructBiNode{TElmeTypedata
啊这泪目了·2024-01-28 03:45

1.26学习总结

连通性判断DFS连通性判断步骤：1.从图上任意一点u开始遍历，标记u已经走过2.递归u的所有符合连通条件的邻居点3.递归结束，找到了的所有与u的连通点，就是一个连通块4.然后重复这个步骤找到所有的连通块BFS连通性判断步骤：1.从图上任意一点u开始遍历，入队2.弹出队首u，并且u已经被标记过，开始搜索u的邻居点放到队列中3.弹出队首，重复步骤寻找连通点题：全球变暖你有一张某海域���NxN像素的照
啊这泪目了·2024-01-28 03:15

1.24学习总结

学习了数据结构链表总结一下线性表的一些操作：第一点创建一个线性表，就是定义一个结构体类型的变量，里面可以存数据和线性表当前的长度第二点，读取线性表里面的元素第三点插入和删除元素，插入元素主要在于实现元素后移的情况，把要插入元素位置后面的元素都后移一位删除元素主要在于覆盖，把删除元素之后的元素向前覆盖一位线性表的优点：访问快，使用方法简单缺点：需要连续的空间，访问较慢和typedef的运用//typ
啊这泪目了·2024-01-28 03:15

自然语言处理nlp：文本处理库SnowNLP介绍及应用

SnowNLP简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库
Cachel wood·2024-01-28 01:53

python snownlp情感分析简易demo(分享)，没有我Python干不成的事！

Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道前言SnowNLP
一秋的编程笔记·2024-01-28 01:50

自然语言处理的发展

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。方向一：技术进步自然语言处理技术的发展离不开各种关键技术的推动。
Dxy1239310216·2024-01-28 01:04

【战盟第二期智家集训班】

沈阳-有住-浑南店-房康12月11日一、学习总结：1.今天上午的主要学习内容是袁老师带领我们一起分享了成套家电销售技巧和全屋净水如何去施工和全屋净水都有哪些电器组成以及每个电器的功能和如何匹配不同家庭的客户等
房康·2024-01-28 00:06

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》一、技术进步：自然语言处理的引擎在自然语言处理（NLP）领域，关键技术的不断进步推动了整个行业的发展。
清水白石008·2024-01-28 00:05

B站弹幕爬虫小试

输入CID号即可importrequestsimportxml.etree.ElementTreeasETimportpandasaspdfromsnownlpimportSnowNLPdefget_bilibili_danmaku
某个勤劳的孩子·2024-01-28 00:28

论文笔记：Self-Supervised Contrastive Pre-Training For Time Series via Time-Frequency Consistency

2022Neurips1intro无监督与训练在NLP和CV领域的应用越来越多他们大多基于合适的，在所有数据上都一致的先验假设例如在NLP中，一个先验假设是不管是什么领域的文本，或者什么语种的文本，都遵循相同的语法规律在时间序列中
UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:17

自然语言处理中的Transformer架构

1.背景介绍1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。
OpenChat·2024-01-27 23:08

综述｜如何利用LLM做多模态任务？

作者｜胡安文（知乎同名）进NLP群—>加入NLP交流群大型语言模型LLM（LargeLanguageModel）具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力，但其只能处理文本数据。
zenRRan·2024-01-27 23:56

呼叫中心语音质检解决方案-苏州磐石云

呼叫中心语音质检解决方案是一种利用自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）技术来分析和评估呼叫录音的工具。
qq_191999713·2024-01-27 21:52

【吴恩达·机器学习】第一章：机器学习绪论：监督学习和非监督学习

文章目录0、声明1、前言：Part1/Week1学习总结2、机器学习绪论2.1：什么是机器学习2.2：监督学习2.2.1：回归2.2.2：分类2.2.3：回归和分类对比：2.3：非监督学习2.3.1:聚类博主简介
是瑶瑶子啦·2024-01-27 20:10

【自然语言处理的发展】

自然语言处理的发展自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的一个分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。随着深度学习和大数据技术的不断进步，NLP在近年来取得了显著的突破。
数据科学与艺术的贺公子·2024-01-27 19:22

线程池使用学习总结

什么是线程池？线程池（ThreadPool）是一种基于池化思想管理和使用线程的机制。它是将多个线程预先存储在一个“池子”内，当有任务出现时可以避免重新创建和销毁线程所带来性能开销，只需要从“池子”内取出相应的线程执行对应的任务即可。线程池优势：➢降低资源消耗：通过池化技术重复利用已创建的线程，降低线程创建和销毁造成的损耗。➢提高响应速度：任务到达时，无需等待线程创建即可立即执行。➢提高线程的可管理
star_falling·2024-01-27 16:35

MySQL 常用函数学习总结

1、数值函数➢数学计算○ABS(x)返回x的绝对值SELECTABS(-2);○EXP(x)返回e的x次方SELECTEXP(2);○LN返回数字的自然对数SELECTLN(2);○OG(x)返回自然对数(以e为底的对数)SELECTLOG(20.085536923188);○POW(x,y)/POWER(x,y)返回x的y次方SELECTPOW(2,3);SELECTPOWER(2,3);○SQ
star_falling·2024-01-27 16:35

Java 8 函数式接口学习总结

什么是函数式接口➢有且仅有一个抽象方法的接口。➢被@FunctionalInterface注解的接口，接口上添加@FunctionalInterface注解意味着该接口只能有一个抽象方法，否则会编译报错函数式接口更多是为Lambda表达式服务的，所以函数式接口即可以适用于Lambda使用的接口。常用的函数式接口Java8在java.util.function包下预定义了大量的函数数式接口供我们使用
star_falling·2024-01-27 16:35

Redis的Java客户端学习总结

—————————redis.clientsjedis3.7.0简单案例importredis.clients.jedis.Jedis;/****@authorchengjiang*/publicclassDemoJedis{publicstaticvoidmain(String[]args){//1、建立连接Jedisjedis=newJedis("127.0.0.1",6379);//2、设置
star_falling·2024-01-27 16:34

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第五章 - 自然语言处理（NLP），让机器理解人类语言

这就是自然语言处理（NLP）的用武之地。NLP的发展使得机器能够理解和生成人类语言，进而实现人机自然交互，广泛应用于机器翻译、聊天机器人等领域。一、什么是NLP？
百家峰会·2024-01-27 15:37

在尼国修N心

不管我想诉说想描绘的心有多迫切多正面，这里的网络都让你能活生生的忍住——说再多，拍的照再多，都发不出去……正如NLP前提假设最后一条所说：情绪和动机总是对的，只是行为没有效果而已。
福哥0075826·2024-01-27 15:40

【文本到上下文 #9】NLP中的BERT和迁移学习

迁移学习在NLP中的作用
无水先生·2024-01-27 14:40

ssm框架(Spring+SpringMVC+MyBatis)实现管理系统注册功能

之所以写这篇文章，一是做一个学习总结（其实是怕以后想用ssm框架，想不起来怎么写…），二就是想与那些跟我一样的，没什么基础又想学习的人分享下心得，废话不多说，进入正题。
应无所往而生其心·2024-01-27 14:32

2019-10-25 Day15

学习总结：使用sql注入，成功登陆进入到后台页面，高内聚，把有一些需要的功能整合在一个方法；数据库表的字段与domain的实体类保持一致；实体类字段加注释了解冗余：同一数据存储在不用数据表中学习：ajax
偷影子的人2·2024-01-27 14:36

丰盛日记第23天——高能重事

第一次听“高能重事”这个词是在nlp课堂上马老师分享出来的，表面的认知就是用高效能做重要的事情，可是更深的层面就会涉及到时间管理、行为习惯等方面了。
0e85a1577518·2024-01-27 14:22

NLP新手入门-第N2周：中文文本分类-Pytorch实现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、数据预处理1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器三、模型构建1.搭建模型2.初始化模型3.定义训练与评估函数四、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.测试指定数据一、课题背景和开发环境第N2周：中文文本分类-Pytorch实现Python3.8.12pytorch==1.8.1+cu
Oaix Nay·2024-01-27 12:19

可能会绕过RNN了

最近看了一些关于nlp技术路线的文章，自从2018年bert之后，nlp的重点似乎已经从rnn转移到transformer。
我的昵称违规了·2024-01-27 10:50

解锁文字魔法：探索自然语言处理的秘密——从技术揭秘到应用实战！

前言当谈到自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）时，NLP就像给计算机装备了一颗“语言大脑”，使它能
洛洛31·2024-01-27 10:55

人工智能的未来展望：自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）

NLP和CV是人工智能的两个重要分支，它们在处理和分析信息方面有不同的侧重点和挑战。NLP（自然语言处理）旨在让计算机理解和生成人类语言，主要处理的是文本信息。
wd90119·2024-01-27 09:15

第N2周：Embeddingbag与Embedding详解

rbOOmire8OocQ90QM78DRA)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**词嵌入是一种用于自然语言处理(NLP
t000818·2024-01-27 07:52

OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-07：Embedding之Text Similarity文本相似度

背景结果背景OpenAIhasmadewavesonlinewithitsinnovativeembeddingandtranscriptionmodels,leadingtobreakthroughsinNLPandspeechrecognition.Thesemodelsenhanceaccuracy
aiXpert·2024-01-27 06:08

笔记：沟通三大原则之：目标感

结合最近的教训，终于明白了为什了老是被别人牵着鼻子走了，还是认真学习总结下。
敏儿好学·2024-01-27 05:35

LLM之RAG理论（八）| 提高RAG性能的9种技术

2023年是迄今为止NLP发展最快的一年。这年，ChatGPT与许多其他大型语言模型层出不穷，包括开源的和闭源的。
wshzd·2024-01-27 04:55

AI应用快速上手：基于文本的情感分析

文章介绍情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理技术(NLP)，用于识别给定文本的情感倾向性分析，如正面的、负面的。
csdnsqst0050·2024-01-27 03:42

高通AI应用快速上手：基于Transformers的智能问答

文章介绍智能问答是自然语言处理(NLP)中很重要的一个领域，此应用的功能是在段落或文章中找到所需的答案。
csdnsqst0050·2024-01-27 03:10

NLP 、五维FDCL与Alibaba阿里巴巴的思维连接！

ByANLPer邱义鸿（阿里花名：鸿義）2018/10Alibaba商学院，一个思维思路的新起点。作为2018总裁班的学习委员，深感荣幸与感动。不showPPT，只记录要点，其实要点也特多。
AnthonyChiu·2024-01-27 03:50

GNN学习第六天

首先感谢datawhale的课程内容：引用GNN/Markdown版本/5-基于图神经网络的节点表征学习.md·Datawhale/team-learning-nlp-码云-开源中国(gitee.com
def1037aab9e·2024-01-27 01:59

抬头永见天空蓝——重逢系统排列

从前年冬天进入NLP的世界，到今年秋天的又一次个案排列班，光阴倏忽而至，而我仿佛也已悄然不同。
老涓·2024-01-26 22:24

五大自然语言处理技术里程碑浅析

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
Syntax_CD·2024-01-26 21:54

NLP系列学习:CRF条件随机场(1)

大家好,今天让我们来看看条件随机场,条件随机场是一项大内容,在中文分词里广泛应用,因为我们在之前的文章里将概率图模型和基本的形式语言知识有所了解,当我们现在再去学习条件随机场会容易比较多(在动笔写这篇文章前我也翻阅了很多的博客,发现很多博主上来就讲一大堆核心公式,而之前的铺垫知识都很少提,我觉得这不太好,会让很多人一开始就懵).而我希望在我的这几篇文章尽可能的减少单纯理论知识的复述,而是通过一些实
云时之间·2024-01-26 20:09
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