NLP学习总结第30页

2024年1月9日学习总结

目录学习目标学习内容联邦学习基础：why,what,howwhy？what？how？联邦学习的例子——CIFAR-10数据集（分类问题）1、importlibararies2、hyper-parameters3、加载并且划分数据4、创建神经网络模型5、helperfunctions（1）client_update（2）server_aggregate（3）test6、实例化模型7、训练模型7、整体

郭小儒·2024-01-10 17:25

实战美年健康AI大赛之二_相关问题与思考

说出来可能有人不信，我只用了五折的lightgbm，参数都没怎么调，去缺失值，去噪，特征选择，归一化，模型融合，目前为止都没做，所有时间都花在NLP上了，其中很多试尝还在进行中，还未加入模型，

xieyan0811·2024-01-10 16:58

单词学习总结

①英语单词是基础。基础并不意味着简单，而是很重要。②英语单词的学习是循序渐进的过程，不可能一次性把英语单词的所有意思都给掌握。需要在文章，情景中去学习它，最好的方式就是把文章英译汉，在翻译的过程中去发现与学习单词的多种意思(记录并记忆)。③英文单词释义要结合中文注释，英文注释，例句来折中理解。④不仅要记单词，还要背词组。词组就是一词多义的形式提现。⑤英语词形的记忆要按词根词缀来记忆。⑥词形，词音要

Benemale·2024-01-10 15:31

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种：揭秘信息检索的核心原理与应用

文本挖掘和自然语言处理领域,IF-IDF这个名字,从它在20世纪70年代初被发明,已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇.它表示的简单性,应用的有效性,使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案.如果要评选一个NLP

汀、人工智能·2024-01-10 14:00

ChatGLM2-6B 大语言模型本地搭建

ChatGLM模型介绍：ChatGLM2-6B是清华NLP团队于不久前发布的中英双语对话模型，它具备了强大的问答和对话功能。拥有最大32K上下文，并且在授权后可免费商用！

雪峰空间·2024-01-10 11:42

每日三问

今天我读书学习总结后分享讨论了吗

德才领读者·2024-01-10 10:15

机器学习：自然语言处理介绍

机器学习在自然语言处理（NLP）领域扮演着关键的角色，它利用算法和统计模型来处理和理解人类语言。

rubyw·2024-01-10 10:22

人工智能论文解读精选 | PRGC：一种新的联合关系抽取模型

©NLP论文解读原创•作者|小欣论文标题：PRGC:PotentialRelationandGlobalCorrespondenceBasedJointRelationalTripleExtraction

NLP论文解读·2024-01-10 09:43

51-6 Vision Transformer ，ViT 论文精读

ViT取代了CNN，打通了CV和NLP之间的鸿沟，而且挖了一个更大的多模态的坑。ViT未来有可能真就是一个简洁、高效、通用的视觉骨干网络，而且可以完全不用任何标注信息

深圳季连AIgraphX·2024-01-10 08:41

LLM调研笔记

这里写目录标题LLM调研1.外挂知识库2.微调数据prompting和fine-tuning的对比3.NLP的发展4.大语言模型的涌现能力5.大模型的几个关键技术6.数据预处理7.主流架构8.模型训练9

国家一级假勤奋大学生·2024-01-10 07:24

NLP预训练方法：从BERT到ALBERT详解

BERT基于所有层中的左、右语境进行联合调整，来预训练深层双向表征。只需要增加一个输出层，就可以对预训练的BERT表征进行微调，就能够为更多的任务创建当前的最优模型。使用的是Transformer，相对于rnn而言更加高效、能捕捉更长距离的依赖。1.预训练优点假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的

nnnancyyy·2024-01-10 06:41

【组队学习】Task03：学习BERT和GPT

组队学习资料：datawhale8月组队学习-基于transformers的自然语言处理(NLP)入门Task03主要学习内容：2.3-图解BERT.md2.4-图解GPT.md声明:NLP纯小白,本文内容主要是作为个人学习笔记

诡途·2024-01-10 06:06

Transformers 2023年度回顾：从BERT到GPT4

特别是机器学习(ML)模型在自然语言处理(NLP)领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理的Transformers架构，这使得之前主导该领域的几个关键问题得以解决。

柴神·2024-01-10 06:32

“不缺钱，只缺人” ，同传翻译的那些事儿

点击左上方蓝字关注我们项目简介“手把手带你学NLP”是基于飞桨PaddleNLP的系列实战项目。

飞桨PaddlePaddle·2024-01-10 05:24

翻译：Building Efficient RAG Systems: A Deep Dive into devv.ai

RetrievalAugmentedGeneration（检索增强生成）最初来源于2020年Facebook的一篇论文：Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTasks

数大招疯·2024-01-10 05:23

过去半年信竞基础学习总结

当Richard同学从去年7月份，开始从YY班学习C++和信息学竞赛时，他对C++还一无所知，但对计算机和编程的兴趣让他一直都乐在其中。在过去的半年中，通过参加各个平台的月赛，让他更加热爱编程，也让Richard更加了解自己目前还存在的不足。在刚起步阶段，C++的语法和逻辑相对Richard自己自学的pyhon,会复杂一些，需要他花费一定的时间和精力去理解。编码过程中，对他这个年龄而言，需要更多的

东升Forest·2024-01-10 00:24

20191230高执学习感悟

明白了NLP之道，可能是高级执行师最大的收获。NLP高级执行师的道是什么？我的感悟是：一切问题的根源都是信念价值观。明白了这个道理，就知道了一旦卡住，里面一定有一个需要转换的信念价值观；不

阿春儿1203·2024-01-09 23:03

Hugging face库

1.Transformers是NLP,CV,audio，speechprocessing任务的库。它包含了超过10000个预训练的模型，涵盖了各种NLP任务，如文本分类，问答，文本生成，情感分析等。

carmen_山海·2024-01-09 21:12

循环神经网络语言模型：探索不同的编码器解码器架构

在自然语言处理（NLP）领域，循环神经网络语言模型（RecurrentNeuralNetworkLanguageModels,RNNLMs）是一种常用的方法，用于预测下一个词语在给定上下文中的概率。

OpenChat·2024-01-09 21:46

4.22丰盛日记10

今天相约去一个朋友家里，聊NL,NLP以及情绪与疾病有关的话题，每次相见数小时，总是聊不完的话题，一个平时不善言语的人，打开了话匣子，竟不可收拾。

李思睿vicky·2024-01-09 20:49

论文阅读 BERT GPT - transformer在NLP领域的延伸

文章目录不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心1.2GPT-核心2模型架构2.1概览3区别3.1finetune和prompt3.2transformer及训练总结不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心双向编码器加上mask做完形填空超大模型无监督预训练需要整个模型作为pretr

highoooo·2024-01-09 20:03

BERT 模型是什么

凭借其惊人的结果，它迅速成为NLP任务中无处不在的基线，包括一般语言理解，问答和命名实体识别。可以说，BERT为我们如今目睹的生成式AI革命铺

yule.yang·2024-01-09 20:24

帮助孩子学会解决问题，是我们能够给予他们最好的礼物

范美丽20201111学习到张博哥的心手相连nlp人生塑造营七天演讲训练营进入第三天，通过练习口腔操，演说心法，一分钟自我介绍，腹式呼吸。

粉红甜心·2024-01-09 18:31

微软最新研究成果：使用GPT-4合成数据来训练AI模型，实现SOTA！

文本嵌入是各项NLP任务的基础，用于将自然语言转换为向量表示。现有的大部分方法通常采用复杂的多阶段训练流程，先在大规模数据上训练，再在小规模标注数据上微调。

夕小瑶·2024-01-09 16:02

SDU-CS在青岛校区

答：computervisionandNLP.然后老师英文问，大致

For the brave·2024-01-09 15:50

做喜欢做的事是享受，做能做的事是幸福，做该做的事是福报。

因为他是永城市第一个上NLP国际专业执行师课程的。又来到他们村所在的这家幼儿园的时候，说实话并没有，因为这个幼儿园的规模小而有所失望，反而使内

程远哥·2024-01-09 15:33

预训练模型的分类，以及代表模型介绍

以下是一些主要类型的预训练模型及其代表性模型：自然语言处理（NLP）模型：自回归语言模型：这类模型根据上文内容预测下一个可能的单词或字符。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:00

【golang学习总结】4 golang运算符使用概述

ccong...·2024-01-09 11:50

图谱实战 | 安全领域知识图谱建设与典型应用场景总结

转载公众号|老刘说NLP安全知识图谱是网络安全领域专用知识图谱，也是知识图谱应用于安全业务的重要工业尝试。

开放知识图谱·2024-01-09 10:41

NLP -关键词提取

文章目录关于关键词提取TF-IDF思想由来用处名词/概念解释缺点TextRankLDALSA/LSIRake特点关于关键词提取关键词提取（KeyWordExtraction）主要有以下方法：基于统计：tf-idf,TextRank基于词分布：LDA：采用贝叶斯学派的方法对分布信息拟合LSA/LSI：采用SVD的方法暴力破解Rake、Topic-ModelTF-IDFTF-IDF（注意：这里不是减号

小田_·2024-01-09 09:14

【原创·觉察日记】眼不见心不烦

图片发自App20191001张光辉觉察日记：眼不见心不烦有句话说眼不见心不烦，这句话和NLP的次感元相关。所谓次感元便是构成感官和表象的最小单位。

张光辉岁月如歌·2024-01-09 06:07

长光11.07学习总结

今天学习了四点曲面，直纹面，艺术曲面，偏置曲面，放大面和延伸片体，抽取几何体特征。在四点曲面中去面是非参数的，四点曲面不用在同一条直线上。在直纹面中学习了参数对齐，弧长，根据点，距离，角度，脊线。艺术曲面的命令功能非常强大，此命令集扫掠功能，通过曲面组，直纹面，曲线网于一身。在抽取几何体特征中，可以操作的对象可以是曲线，面，体，基准，点，坐标系，也有镜像功能。抽取复合曲线可以有关联，隐藏原先的，连

汪怡君wyj·2024-01-09 06:01

日历算法学习总结——公历

日历算法学习总结——公历学习了日历算法，做些记录，方便以后复习。1历法：公元1582年10月15日起使用格里历。公元1582年10月4日之前到公元前45年1月1日使用儒略历。

adoreboy·2024-01-09 05:38

2024年1月8日学习总结

目录学习计划学习内容howtosaveandloadmodelsinpytorch（1）什么是state_dict定义一个模型实例化模型初始化优化器查看模型的state_dict查看优化器的state_dict（2）保存模型A、save/loadstate_dict（推荐）B、save/loadentiremodel（3）使用检查点（checkpoint）来保存和加载模型（4）在一个文件中保存多个

郭小儒·2024-01-09 05:37

东明星光表演班学员学习总结演员表演中的自信从哪些方面体现

最为一个演员，自信从容是最重要。自信，简单的来说就是自信的讲话，自信的做事。我认为演员的自信是从以下几个方面体现的。首先，第一最基础的自信是建立在演员的走路，和演员的行为肢体协调上的，演员与人说话的行为体态。一个自信的演员，走路大方气质，眼睛平视，敢于和人对视，走出六亲不认的步伐。第二，自信体现在做事勇敢果断。由于自信，对自己充满信心，包括对于自己的人格、自己的能力，以及对自己的未来充满信心，因此

有yi思·2024-01-09 04:35

关于生成式语言大模型的一些工程思考 paddlenlp & chatglm & llama

近期百度飞桨自然语言处理项目paddlenlp发布了2.6版本。

路人与大师·2024-01-09 02:57

积极心理学学习总结

随着时代的发展，大家对自己要求也越来越高，压力也越来越大，学点积极心理学，遇到任何事情学会用积极视角去看待和解决，阳光心态，快乐生活。陶老师讲课特别落地，每一次我们都收获满满，更佩服陶老师的豁达，每次讲课都能听到陶老师爽朗的笑声，陶老师积极与学员互动交流，让学员有收获的打1，没收获的打“老师加油”！陶老师对于没有收获，打“老师加油”的学员非常接纳，笑着说，我要加油！就继续进行精彩讲述，这本身就是积

快乐老家·2024-01-09 01:20

写作能力提升的三个核心

继续今日的学习总结；关于写作，需要提升三个核心能力，分别是输入能力，思考能力，和输出能力，放一张简单的思维导图如下：记得上学的时候，语文老师总会叫我们多阅读，写作文的时候才有好题材，包括像现在，大家微信订阅的那么多公众号

火柴微光·2024-01-08 21:23

人工智能AI入门 2.2- NLP词向量 word2vec

#word2vec1字或者词的one-hotrepresentation，矩阵维度太高且稀疏2word2vec的两种方法，CBOW从周围的词推测单个词，skip-gram从单个词预测周围#论文##论文详解https://arxiv.org/pdf/1411.2738.pdf#实现##C代码实现https://github.com/tmikolov/word2vec/blob/master/word

YueTan·2024-01-08 21:05

《九型人格与自我认知》学习总结和计划

我虽然以前学习过副型和侧翼，却依然对这次课程无比期待。但天不遂人愿，由于一些特殊情况没有跟下来全程。我以为我跟着林老师学了一年的九型了，应该对九型还是有一定的了解的，可画九芒星图的时候才发现，差距还是挺大的。其一，我以为的懂和知道并不是真的懂，学习不深入，仅浅浅的了解就自以为懂了！其二，虽然，很认真的听老师的问题，可还是没能完全画出老师想要的图。我以为我理解了老师的问题，可事实上信息在我这里衰减了

桐的糖·2024-01-08 20:46

学习总结之HTML5剑指前端

前言学习《HTML5与CSS3权威指南》这本书很不错，学完之后我颇有感触，觉得web的世界开明了许多。这本书是需要有一定基础的web前端开发工程师。这本书主要学习HTML5和css3，看看这本书的书名就知道了，首先学习HTML5中新增的语法与标记方法，新增的元素和api。读者了解内容：image除了HTML5还有css3需要学习，css3中有各种新增的样式和属性。image这本书也要感谢作者以及工

魔王哪吒·2024-01-08 19:18

2019-12-24（复盘总结）

好了，话不多说还是接着分享我的今日学习总结吧。一篇文章重中之重就是标题，而标题决定了用户对文章的点

晚屿·2024-01-08 19:10

备考小总结～笔试篇

不值得骄傲，还是想把这十个月来我认为的精华总结出来，一方面可以是自己的学习总结，另一方面给同行的小伙伴们提供几点借鉴。

苏坡曼_feifei·2024-01-08 17:24

jupyter快速实现单标签及多标签多分类的文本分类BERT模型

jupyter实现pytorch版BERT（单标签分类版）nlp-notebooks/TextclassificationwithBERTinPyTorch.ipynb通过改写上述代码，实现多标签分类参考解决方案

xiyou__·2024-01-08 17:15

2024年1月7日学习总结

目录今日计划学习内容今日学习内容1、argparse——命令行选项、参数、子命令解释器2、Python中的元组（1）访问元组（2）修改元组（3）删除元组（4）元组的运算（5）元组索引和截取（6）元组内置函数3、Python中的字典（1）创建字典（2）访问字典（3）删除字典（4）字典key的特性（5）字典内置函数4、使用pytorch创建MLP模型之前用keras创建模型：现在看看如何使用pytor

郭小儒·2024-01-08 17:33

QQ音乐评论分布可视化

评论是我几天前爬取的，歌曲是周董的《轨迹》，一开始想使用snownlp作情感分析，但我看了下评论内容，情感倾向很明显，没有分析的必要。这些数据都带有评论时间，也算是时间序列数据，正好拿它作可视化展示。

ShihanW·2024-01-08 17:39

使用chatgpt完成自动化工作（免费收藏级）

本文末尾会提供4.0的使用方法前言：聊天机器人GPT（GenerativePre-trainingTransformer）是一个强大的自然语言处理（NLP）模型。

爱编程-爱生活·2024-01-08 16:49

Day19学习总结-pygame和多线程

事件importpygamefromcolorimportColorimportrandom"""游戏中的事件：1.鼠标相关的事件MOUSEBUTTONDOWN-鼠标按下MOUSEBUTTONUP-鼠标弹起MOUSEMOTION-鼠标移动鼠标事件要关注事件发生的位置：event.pos-鼠标的坐标,元组2.键盘事件KEYDOWNKEYUP键盘事件要关注哪个键被按了：event.key-按键对应的字

萌王史莱姆·2024-01-08 16:40

python将地址分离

今天接到一个需求就是将收件、寄件地址，进行分离如：山东省淄博市张店区杏园东路分离结果：省：山东省市：淄博市县：张店区路：杏园东路1、安装第三方库-jionlppipinstalljionlp2、代码演示

一晌小贪欢·2024-01-08 14:02

jionlp：一款解析地址信息的神奇 Python 库

首先我们需要安装jionlp这个非常好用的文本预处理工具包，建议使用国内镜像安装：pipinstalljionlp-ihttps://pypi.douban.com/simple/安装完成后，只需要使用其

Python数据挖掘·2024-01-08 14:31

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