NLP就业形势

心灵的移动

遇到了梁老师，了解了NLP的相关信息，再次看到了优秀的NLP的代言，我再次确认了学习NLP的正确性和紧迫性！我选择听从心灵的移动，规划好成为家庭教育指导师的每一步，天会助我。
行者无疆颂·2024-01-20 19:23

学习成长历程—20190221

三、三个赞美1、辞职后第一天开始做自己喜欢的事，收到若干个来自原同事的关怀，内心满满的感动，谢谢亲们的祝福，感恩不尽；2、感恩灵性美丽的灵魂工程师海燕老师，发心架起老师、家长、学生与NLP太原平台之间的桥梁
让世界因我的存在而更加美好·2024-01-20 18:46

NLP深入学习（二）：nltk 工具包介绍

使用示例2.句子和单词标记化（tokenization）3.移除停用词（Stopwords）4.词干提取5.词性标注6.命名实体识别7.理解同义词集8.频率分布9.情绪分析10.参考0.引言前情提要：《NLP
Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（一）：jieba 工具包介绍

文章目录1.jieba介绍2.分词3.添加自定义词典3.1添加词典3.2调整词典4.关键词提取4.1基于TF-IDF算法的关键词抽取4.2基于TextRank算法的关键词抽取5.词性标注6.参考1.jieba介绍jieba（结巴）是一款用于中文文本处理的开源分词工具。它是基于Python编写的，具有简单易用、高效准确的特点，成为处理中文文本分词任务中常用的工具之一。jieba的github点击这里
Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（三）：TF-IDF 详解以及文本分类/聚类用法

文章目录0.引言1.什么是TF-IDF2.TF-IDF作用3.Python使用3.1计算tf-idf的值3.2文本分类3.3文本聚类4.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍
Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（四）：贝叶斯算法详解及分类/拼写检查用法

文章目录0.引言1.什么是贝叶斯定理2.贝叶斯常见实用场景3.贝叶斯用于垃圾邮件分类4.基于贝叶斯算法实现拼写检查器5.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习
Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（五）：HMM 详解及字母识别/天气预测用法

文章目录0.引言1.什么是HMM2.HMM的例子2.1字母序列识别2.2天气预测3.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP
Smaller、FL·2024-01-20 18:57

冰山模型的思考延展

素质分为7层，如下：图1图2冰山模型与逻辑层次之间的关系与之关联的教练领域的逻辑层次，由美国的NLP大师罗伯特-迪尔茨提出，他相信“情绪影响生理，想法影响情绪，从底层的环境层次-行为层次-资源层次-信念价值层次
大林89·2024-01-20 17:06

【NPL】自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的发展简述

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。发展线路自然语言处理（Natura
全栈小5·2024-01-20 17:09

DataWhale组队学习之知识图谱task04

参考datawhale开源组织:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/KnowledgeGraph_Basic/
YANJINING·2024-01-20 16:28

NLP分享 | 我更深入地了解自己

五一劳动节用两天12个小时的时间听了黄启团导师《人性说明书》在线课程。过去的多年，一直忙于企业运营管理，鲜有时间与机会接触管理以外的课程学习。我是以旁听者身份投入这个课程的学习，所以学习前没有太高的期望，只是想陪着太太共同做一件事。两天12个小时，好久没有能如此专注，犹如一个饥渴的人突然间得到可口的食物。导师将记忆中那些晦涩难懂的心理学概念，用一个个生动的故事让它们无声的进入我的心田，变得好接地气
心理学传播者·2024-01-20 16:31

【文本到上下文 #2】：NLP 的数据预处理步骤

一、说明欢迎阅读此文，NLP爱好者！当我们继续探索自然语言处理(NLP)的广阔前景时，我们已经在最初的博客中探讨了它的历史、应用和挑战。今天，我们更深入地探讨NLP的核心——数据预处理的复杂世界。
无水先生·2024-01-20 15:08

利用预训练模型SKEP进行情感分析

同时演示如何使用情感分析预训练模型SKEP完成以上两种任务，详细介绍预训练模型SKEP及其在PaddleNLP的使用
伪_装·2024-01-20 15:12

PaddleNLP评论观点抽取和属性级情感分析

项目地址：PaddleNLP评论观点抽取和属性级情感分析-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，其广泛应用于消费决策、舆情分析
伪_装·2024-01-20 14:41

Kimichat使用案例：将一大片无序文本内容整理成有序的Excel表格

月之暗面由清华大学交叉信息学院、智源青年科学家杨植麟教授领衔，其在过去五年内的NLP领域华人学者引用排名中位居前10，并在40岁以下排名第一。
AIGCTribe·2024-01-20 14:24

爱的力量

带孩子在贵和儿童城玩时，你以内化的NLP方式表扬孩子:你是
为爱分享·2024-01-20 11:06

情感分析Baseline快速实现

具体的原理和分析请参考『NLP打卡营』实践课5：文本情感分析。
伪_装·2024-01-20 11:41

neural network basics2-4

CNN卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNNs）CNN一般都是出现在图像领域，一开始出现是应用在计算机视觉领域里，但由于它结构特殊性，它也可以应用于NLP领域，例如在性态分类关系分类中有很好的应用
ringthebell·2024-01-20 09:37

NLP Basics1-1

whyisNLPimportant?
ringthebell·2024-01-20 09:06

一文极速了解【自注意力机制】

2017年的“Attentionisallyouneed”一文提出了Transformer模型，去掉RNN，只保留注意力，性能吊打所有机器翻译模型，是NLP发展的一个里程碑。
全栈O-Jay·2024-01-20 06:28

开创性论文Attention Is All You Need 注意力机制（Attention Mechanism） Transformer模型

“AttentionIsAllYouNeed”是一篇在2017年由谷歌的研究员发布的开创性论文，标志着自然语言处理（NLP）和机器学习领域的一个重要转折点。
小黄人软件·2024-01-20 06:08

基于 Transformer 的 NLP 智能对话机器人实战课程（大纲1-10章）

GiteeTransformer101Q标签:Transformer,注意力机制,Attention机制,Transfomer课程,Transformer架构,Transformer模型,对话机器人,NLP
孙庚辛·2024-01-20 00:09

【话题】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。技术进步近年来，NLP领域出现了许多重要的技术突破。其中最重要的一项是深度学习的应用。
RisunJan·2024-01-19 23:39

通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要

原文：通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要|AGI|LLM|GPT|NLP|模型|技术|数据|-健康界ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。
javastart·2024-01-19 19:43

深度了解Transformer【1】

哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。本文采取逐一的介绍论文里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。论文下载：A
小菜学AI·2024-01-19 19:31

NLP | 自然语言处理经典seq2seq网络BERT详解及代码

2019论文：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingBERT：用于语言理解的深度双向变换器的预训练论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.048051.BERT概述BERT是Transformers双向编码器表示的缩写，是一种用于自然语言处理的机器学习(ML)模型。它由
夏天｜여름이다·2024-01-19 17:54

机器学习与ML.NET–NLP与BERT

目录1.先决条件2.理解Transformers架构3.BERT直觉4.ONNX模型5.使用ML.NET实现5.1数据模型5.2训练该训练类是相当简单，它只有一个方法BuildAndTrain它使用的路径，预先训练的模式。5.3预测器5.4助手和扩展5.4分词器5.5BERT预测方法进行几个步骤。让我们更详细地探索它。5.5Program结论到目前为止，在我们的ML.NET之旅中，我们专注于计算机
寒冰屋·2024-01-19 17:21

【 文本到上下文 #4】NLP 与 ML

一、说明欢迎回到我们的NLP博客系列！当我们进入第四部分时，焦点转移到机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）之间的动态相互作用上。
无水先生·2024-01-19 17:17

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文献综述2.1总结方法三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言PerformanceStudyonExtractiveTextSummarizationUsing
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 03 带有语义附加奖励的强化抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ReinforcedAbstractiveTextSummarizationWithSemanticAddedRe
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:40

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS MAPGN：用于序列到序列预训练的掩码指针生成器网络

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言MAPGN:MASKEDPOINTER-GENERATORNETWORKFORSEQUENCE-TO-SEQUENCEPRE-TRAINING（21）0、论文摘要本文提出了一种
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:39

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。
Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

【人工智能】之深入了解嵌入模型中的 Token：NLP 中的语义之旅(1)

自然语言处理（NLP）领域的发展在很大程度上受到了嵌入模型的推动。嵌入模型通过将文本中的每个token转换为向量表示，为计算机理解语言提供了强大的工具。
魔道不误砍柴功·2024-01-19 17:37

NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文本摘要的文献综述和分类2.1文本摘要分类2.2以前的作品三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Opiniontextssummarizationbasedon
yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:37

机器学习100天-Day8Tensorflow新手教程3（实现线性支持向量机（Linear SVM））

首页.jpg看了几天AllenNLP，头疼，今天就不更NLP了，把之前的坑填一点。这篇算是对Tensorflow一个比较好的拆分，当时写的时候也查了一些资料。
我的昵称违规了·2024-01-19 16:22

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

Transformer与传统NLP特征提取类模型的区别主要在以下两点：Transformer是一个纯基于注意力机制的结构，并将自注意力机制和多头注意力机制的概念运用到模型中；*由于缺
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

【昇思技术公开课笔记-大模型】Bert理论知识

NLP中的预训练模型语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量，后根据下游任务训练不同的语言模型ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息，转换为动态词向量
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

python期末:常见模块的使用及计算生态

A.JiebaB.SnowNLPC.LosoD.TensorFlow4.以下关于
illusionbigdata·2024-01-19 16:11

《向量数据库指南》RAG 应用中的指代消解——解决方案初探

其中，检索增强生成（Retrieval-augmentedgeneration，RAG）是一种针对知识密集型NLP任务的生成方法，它通过在生成过程中引入检索组件，从已知的知识库中检索相关信息，并将这些信息与
LCHub低代码社区·2024-01-19 15:30

Bert模型的基本原理与Fine-tuning

基本原理BERT是一种预训练语言模型，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成具体NLP任务（分类
zhong_ddbb·2024-01-19 14:37

AIGC在心理咨询领域的应用

AIGC的核心技术是自然语言处理（NLP），即让计算机能够理解和生成自然语言。近年来，随着深度学
AI明说·2024-01-19 14:03

【概述版】悲剧先于解析：在大型语言模型的新时代，历史重演了

这篇论文探讨了大型语言模型（LLM）的成功对自然语言处理（NLP）领域的影响，并提出了在这一新时代中继续做出有意义贡献的方向。
wwlsm_zql·2024-01-19 14:01

三大限制性信念

如果你学习过NLP，你会经常听到【限制性信念】这个词。限制性信念就是那些障碍你生活获得成功快乐的潜意识想法和信念，它一直潜藏在你的人生里，而你却全然不知。
huier1982·2024-01-19 13:36

hanlp,pkuseg,jieba,cutword分词实践

总结：只有jieba,cutword,baidulac成功将色盲色弱成功分对,这两个库字典应该是最全的hanlp[持续更新中]https://github.com/hankcs/HanLP/blob/doc-zh
回到工作狂状态·2024-01-19 13:08

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

这种大规模的预训练使得ChatGPT在各种NLP任务中都表现出色。上下文理解：ChatGPT能够理解句子的上下文，这意味着它可以更好地理解用户的意图和需求。
村口曹大爷·2024-01-19 11:24

2024年1月18日Arxiv最热NLP大模型论文：Large Language Models Are Neurosymbolic Reasoners

大语言模型化身符号逻辑大师，AAAI2024见证文本游戏新纪元引言：文本游戏中的符号推理挑战在人工智能的众多应用场景中，符号推理能力的重要性不言而喻。符号推理涉及对符号和逻辑规则的理解与应用，这对于处理现实世界中的符号性质问题至关重要。本文探讨了大型语言模型（LLMs）在符号推理中的潜在应用，特别是在文本游戏这一具有挑战性的领域。文本游戏是测试自然语言能力的重要基准，尤其是在数学、地图阅读、排序以
夕小瑶·2024-01-19 11:20

神经网络算法 - 一文搞懂自然语言处理

目录一、NLP的本质二、NLP的原理三、NLP的应用一、NLP的本质核心逻辑：NLP就是人类和机器之间沟通的桥梁！
之乎者也··2024-01-19 09:42

第01章_Java语言概述(JDK的下载和安装,HelloWorld案例常见错误,HelloWorld小结,注释,Java API文档,Java核心机制,Java知识脉络图)

文章目录第01章_Java语言概述1.Java知识脉络图1.1Java基础全程脉络图1.2本章专题与脉络2.抽丝剥茧话Java2.1当前大学生就业形势2.2IT互联网是否依旧靠谱2.3IT行业岗位分析2.4
丁总学Java·2024-01-19 09:11

【原创】缘分

谨以此诗献给育林老师以及中美NLP第28期NLP执行师的优秀的同学们：《缘分》怎样的一种缘分，让我们从五湖四海相聚在这里？怎样的一种缘分，让我们在短短的几天就心心相依？
张光辉岁月如歌·2024-01-19 09:53

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

随着深度学习和大数据技术的迅猛发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）取得了显著的进步。
咕噜企业签名—美乐蒂·2024-01-19 09:28
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