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NLP常见面试题
免费的GPT可在线直接使用(一键收藏)
1、LuminAI(https://kk.zlrxjh.top)LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统,旨在自然语言处理(
NLP
)的技术开发领域发光发热。
kkai人工智能
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2024-09-16 05:15
gpt
机器学习-聚类算法
1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类:个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于
NLP
的技术学习和分享感谢大家的关注与支持!
不良人龍木木
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2024-09-16 03:06
机器学习
机器学习
算法
聚类
【从问题中去学习k8s】k8s中的
常见面试题
(夯实理论基础)(二十八)
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
向往风的男子
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2024-09-16 02:26
k8s
学习
kubernetes
容器
轻量级模型解读——轻量transformer系列
文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文,最早应用于
NLP
领域的机器翻译工作,Transformer解读
lishanlu136
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2024-09-16 01:18
#
图像分类
轻量级模型
transformer
图像分类
【Kubernetes】
常见面试题
汇总(十一)
目录33.简述Kubernetes外部如何访问集群内的服务?34.简述Kubernetesingress?35.简述Kubernetes镜像的下载策略?33.简述Kubernetes外部如何访问集群内的服务?(1)对于Kubernetes,集群外的客户端默认情况,无法通过Pod的IP地址或者Service的虚拟IP地址:虚拟端口号进行访问。(2)通常可以通过以下方式进行访问Kubernetes集群
summer.335
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2024-09-16 00:14
Kubernetes
kubernetes
容器
云原生
FlagEmbedding
FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入(textembeddings)的库,适合处理自然语言处理(
NLP
)中的各种任务。
吉小雨
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2024-09-15 23:07
python库
python
【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数
欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(
NLP
)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是二七830,一名对技术充满热情的探索者。
二七830
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2024-09-15 23:04
numpy
CV、
NLP
、数据控掘推荐、量化
下面是对CV(计算机视觉)、
NLP
(自然语言处理)、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍:1.CV(计算机视觉,ComputerVision)定义:计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息
海的那边-
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2024-09-15 13:47
AI算法
自然语言处理
人工智能
深度解析:如何使用输出解析器将大型语言模型(LLM)的响应解析为结构化JSON格式
深度解析:如何使用输出解析器将大型语言模型(LLM)的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理(
NLP
)的应用中,大型语言模型(LLM)已经成为了重要的工具。
m0_57781768
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2024-09-15 13:41
语言模型
json
人工智能
使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注
使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注引言在自然语言处理(
NLP
)领域,文本标注是一项重要且常见的任务。它涉及为文本分配标签,如情感、语言、风格等。
aehrutktrjk
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2024-09-15 12:34
langchain
python
【
NLP
5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN(RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络,它一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果,能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响2、R
一蓑烟雨紫洛
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2024-09-15 07:30
nlp
rnn
lstm
gru
nlp
基于深度学习的文本引导的图像编辑
它结合了图像生成和自然语言处理(
NLP
)的最新进展,使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。
SEU-WYL
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2024-09-15 06:50
深度学习dnn
深度学习
人工智能
【Kubernetes】
常见面试题
汇总(十三)
目录39.简述KubernetesScheduler使用哪两种算法将Pod绑定到worker节点?40.简述Kuberneteskubelet的作用?41.简述Kuberneteskubelet监控Worker节点资源是使用什么组件来实现的?39.简述KubernetesScheduler使用哪两种算法将Pod绑定到worker节点?KubernetesScheduler根据如下两种调度算法将Po
summer.335
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2024-09-15 00:43
Kubernetes
kubernetes
容器
云原生
甘超波:
NLP
婚姻中如何与老人相处
哈喽,大家好我是甘超波,是一名
NLP
爱好者,每天一篇原创文章或视频,分享我的实战经验和案例,希望给你些启发和帮助看一下,在家庭中子女与老人观念不一致时案例1:在教育孩子方面,老人习惯用老一套教育方式教育孙子
甘超波
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2024-09-14 23:19
transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解
transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词:Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,
NLP
,机器翻译作者:禅与计算机程序设计艺术
AI架构设计之禅
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2024-09-14 16:47
大数据AI人工智能
Python入门实战
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
英伟达(NVIDIA)B200架构解读
Transformer模型是一种自然语言处理(
NLP
)模型,广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面:
weixin_41205263
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2024-09-14 14:31
芯际争霸
GPGPU架构
gpu算力
人工智能
硬件架构
《昇思 25 天学习打卡营第 25 天 | 基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别 》
》活动地址:https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp签名:Sam9029环境配置确保安装了正确版本的MindSpore和Mind
NLP
Sam9029
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2024-09-14 13:56
Mindscope模型
学习
深度学习
HashMap 原理解释及其
常见面试题
HashMap原理解释及其
常见面试题
在多线程下在javaHashMap的1948或2239行都会出现死循环情况,1948行treeify函数中将链表转为树的时候,2239在balanceInsertion
Justdoforever
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2024-09-14 11:09
java
.NET
常见面试题
汇总
首先,汇总一共分为三部分:一是关于.NET技术的面试问题,二是关于.NET项目中的实际问题,三是历年出现过一些面试题汇总一、.NET技术面试问题请简述.NET中的装箱和拆箱。什么是泛型,以及它在.NET中的用途?请解释一下C#中的委托是什么,以及它们如何工作?什么是事件,如何使用它们?请解释一下C#中的特性(Attributes)及其应用场景。.NET中的异步编程模式有哪些?什么是LINQ,它在.
.Net Core 爱好者
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2024-09-14 06:05
.net
c#
基于人工智能的智能语音助手
我们可以使用
NLP
技术来解析文本输入,并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中,我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术,构建一个功能简化的语音助手。
人工智能发烧友
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2024-09-13 19:57
人工智能
【从问题中去学习k8s】k8s中的
常见面试题
(夯实理论基础)(十一)
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
向往风的男子
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2024-09-13 18:51
k8s
学习
kubernetes
容器
NLP
_jieba中文分词的常用模块
1.jieba分词模式(1)精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.(2)全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义(3)paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.(4)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
Hiweir ·
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2024-09-13 12:48
NLP_jieba的使用
自然语言处理
中文分词
人工智能
nlp
MySQL索引
常见面试题
(2022版)
目录为什么要建立索引?哪些情况适合建立索引?哪些情况下不适合建索引?为什么索引是使用B+树?(重点)索引分为那几类?什么是聚簇索引?(重点)使用聚簇索引的优缺点?(知道)为什么推荐使用自增主键作为索引?(知道)什么叫回表?(重点)什么叫索引覆盖?(重点)什么是最左前缀原则?(重点)MySQL索引失效的几种情况(重点)常见的索引优化手段有哪些?
小芬熊
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2024-09-13 02:10
面试
学习路线
阿里巴巴
android
前端
后端
Linux如何查看端口
方法一:lsof-i:端口号用于查看某一端口的占用情况,比如查看9092端口使用情况,lsof-i:9095可以看到9095端口已经被nginx占用方法二:netstat-tu
nlp
|grep端口号,用于查看指定的端口号的进程情况
lanhuazui10
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2024-09-12 23:22
linux操作系统
linux
Hadoop
常见面试题
整理及解答
Hadoop
常见面试题
整理及解答一、基础知识篇:1.把数据仓库从传统关系型数据库转到hadoop有什么优势?答:(1)关系型数据库成本高,且存储空间有限。
叶青舟
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2024-09-12 19:24
Linux
hdfs
大数据
hadoop
linux
spark
常见面试题
文章目录1.Spark的运行流程?2.Spark中的RDD机制理解吗?3.RDD的宽窄依赖4.DAG中为什么要划分Stage?5.Spark程序执行,有时候默认为什么会产生很多task,怎么修改默认task执行个数?6.RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好,为什么?7.SparkMasterHA主从切换过程不会影响到集群已有作业的运行,为什么?8.SparkMaster使
爱敲代码的小黑
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2024-09-12 18:51
spark
大数据
分布式
【笔记】自然语言处理
NLP
---概论
(from人文学院开设课程)目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2
NLP
的方法、特点和规律1.2.1
xhanZ
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2024-09-12 17:10
NLP相关
【笔记与idea】——ACL2017论文报告会
这篇是2017年我有幸参加了中文信息学会组织的ACL2017论文报告会记的笔记,当时还是研一新生,对
NLP
感兴趣,偶然通过老师知晓了这次报告会,所以想去现场听听大牛们的idea、和大牛们交流(然而由于当时没有入门
胖胖的飞象
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2024-09-12 17:10
深度学习
人工智能
笔记
idea
如何利用AI技术来提升用户的个性化体验和社区参与度?
自然语言处理(
NLP
):实现具有AI能力的
NLP
,创建对用户友好的应用程序,简化用户体验,如客服
Itfuture03
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2024-09-12 14:52
AI前沿技术
人工智能
数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学
常见面试题
整理
阅读之前看这里:博主是正在学习数据分析的一员,博客记录的是在学习过程中一些总结,也希望和大家一起进步,在记录之时,未免存在很多疏漏和不全,如有问题,还请私聊博主指正。博客地址:天阑之蓝的博客,学习过程中不免有困难和迷茫,希望大家都能在这学习的过程中肯定自己,超越自己,最终创造自己。目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数,以
天阑的芋头
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2024-09-12 00:50
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数据分析—统计学知识
数据分析
统计学
数据分析面试
【Python】成功解决IndexError: list index out of range
技术专长:在CV、
NLP
及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走
高斯小哥
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2024-09-11 21:34
BUG解决方案合集
python
list
新手入门
学习
debug
使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南
使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理(
NLP
)领域中的一个重要分支,旨在从文本中识别出情绪、态度或意见等主观信息
快撑死的鱼
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2024-09-11 21:27
Python算法精解
python
人工智能
开发语言
论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在
NLP
小夏refresh
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2024-09-11 20:50
论文
计算机视觉
深度学习
论文阅读
笔记
深度学习
计算机视觉
人工智能
第3篇:LangChain的架构总览与设计理念
LangChain库是一个专为自然语言处理(
NLP
)设计的强大工具包,致力于简化复杂语言模型链的构建和执行。
Gemini技术窝
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2024-09-11 19:49
langchain
架构
大数据
人工智能
AIGC
nlp
读李中莹先生论“阿Q精神"
首先“精神胜利"指的是自己内心有成功的感觉,这很符合
NLP
!如果所有人都认为你成功,而你自己没有成功的喜悦,
猫咪06
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2024-09-11 18:43
书单
提高思维(13本):影响力逻辑思维(理查德·尼斯贝特)离经叛道:不按常理出牌的人如何改变世界(只看最后一章总结即可)改变:问题形成和解决的原则语言的魔力:谈笑间转变信念之
NLP
技巧(意识到语言顺序的重要性
用户5521
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2024-09-11 11:49
【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘
【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(
NLP
云天徽上
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2024-09-11 06:16
Pandas
python
开发语言
pandas
机器学习
numpy
大模型面试就是演戏,胆子越大offer越多
建议找工作和想跳槽的可以多记背场景题再去,通过率很高,都是深挖场景题,比较高效无脑的方法,金九银十时期面试岗多可以大胆去做,所有场景题都有对应答案,希望对你们面试有帮助一、大模型
常见面试题
及解答大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理
AI大模型学习不迷路
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2024-09-11 00:02
面试
职场和发展
自然语言处理
AI大模型
大语言模型
大模型面试
面试题
最新 Kubernetes
常见面试题
汇总
1.什么是Kubernetes?Kubernetes是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。它提供了一个可扩展的、高可用的集群,并包含了自动化部署、负载平衡、存储管理、自我修复、自动扩容等功能。2.Kubernetes中的Pod是什么?Pod是Kubernetes中最小的部署单元,它包含一个或多个紧密耦合的容器和共享的存储/网络资源。Pod提供了一种抽象层,使得容器可以在同一个主机
闻道☞
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2024-09-10 19:26
k8s
kubernetes
容器
云原生
2022年最新Kubernetes
常见面试题
汇总
常规题1.简述etcd及其特点答∶etcd是CoreOS团队发起的开源项目,是一个管理配置信息和服务发现(servicediscovery)的项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库,基于Go语言实现。特点∶●简单∶支持REST风格的HTTP+JSONAPI●安全∶支持HTTPS方式的访问●快速:支持并发1k/s的写操作●可靠∶支持分布式结构,基于Raft的一致性算法
云小七
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2024-09-10 18:22
kubernetes
容器
云原生
java
【Kubernetes】
常见面试题
汇总(七)
目录20.简述Kubernetes创建一个Pod的主要流程?21.简述Kubernetes中Pod的重启策略?20.简述Kubernetes创建一个Pod的主要流程?Kubernetes中创建一个Pod涉及多个组件之间联动,主要流程如下:(1)用户通过kubectl命名发起请求。(2)apiserver通过对应的kubeconfig进行认证,认证通过后将yaml中的Pod信息存到etcd。(3)C
summer.335
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2024-09-10 18:17
Kubernetes
kubernetes
容器
云原生
大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer
常见面试题
大模型:位置编码有哪些?介绍LoRA与QLoRARAG和微调的区别是什么?哪些因素会导致LLM的偏见?什么是思维链(CoT)提示?Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力?解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案?RLHF完整训练过程是什么?为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么?有了解过什么是稀疏微调
剑圣土豆
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2024-09-10 15:57
算法面试
大模型学习
自然语言处理
transformer
算法
nlp
自然语言处理
面试
深度学习
人工智能
【自然语言处理】自然语言处理
NLP
概述及应用
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称
NLP
)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。
@我们的天空
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2024-09-10 10:25
人工智能技术
nlp
人工智能
深度学习
python
机器学习
自然语言处理
scikit-learn
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(
NLP
)是一个非常重要的研究方向。
dzend
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2024-09-10 07:04
aigc
python
开发语言
ai
【Kubernetes】
常见面试题
汇总(六)
目录17.简述kube-proxyipvs和iptables的异同?18.简述Kubernetes中什么是静态Pod?19.简述Kubernetes中Pod可能位于的状态?17.简述kube-proxyipvs和iptables的异同?(1)iptables与IPVS都是基于Netfilter实现的,但因为定位不同,二者有着本质的差别:①iptables是为防火墙而设计的;②IPVS则专门用于高性
summer.335
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2024-09-09 23:32
Kubernetes
kubernetes
容器
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【Kubernetes】
常见面试题
汇总(五)
目录13.简述KubernetesReplicaSet和ReplicationController之间有什么区别?14.简述kube-proxy作用?15.简述kube-proxyiptables原理?16.简述kube-proxyipvs原理?13.简述KubernetesReplicaSet和ReplicationController之间有什么区别?-ReplicaSet和Replicatio
summer.335
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2024-09-09 23:32
Kubernetes
kubernetes
容器
云原生
开源AI图像识别:支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储
开源项目介绍(可本地部署,支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎,专注于提供自然语言处理(
NLP
)、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
思通数科x
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2024-09-09 22:24
人工智能
计算机视觉
图像处理
OCR
文本识别
德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究
自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是
NLP
的一个重要研究方向,旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。
Encarta1993
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2024-09-09 16:44
自然语言处理
自然语言处理
人工智能
pytorch
NLP
自然语言处理入门一:文本表示
开始编辑:2024/2/16;最后编辑2024/2/16教程出自:https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/第二部分:https://blog.csdn.net/qq_33345365/article/details/136142152本博客旨在探讨处理自
whyte王
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2024-09-09 16:13
pytorch
NLP基础
pytorch
自然语言处理
人工智能
【自然语言处理】第一章绪论
第一章绪论文章目录第一章绪论1.什么是自然语言2.自然语言处理的定义2.1自然语言处理
NLP
2.2计算语言学CL2.3
NLP
与CL3.自然语言处理的研究内容3.1研究对象3.2研究层次3.3研究问题3.4
Ausgelebt
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2024-09-09 15:39
智能科学与技术
自然语言处理
人工智能
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